自动语音识别检测概述:检测项目1.词错误率(WER):测量识别结果与标准文本的字符级差异率,阈值要求≤5%(安静环境)及≤15%(信噪比10dB)2.实时响应时间:端到端延迟≤300ms(本地部署)或≤800ms(云端服务),含网络传输抖动补偿测试3.噪声环境适应性:在20-80dB(A)背景噪声下进行信噪比(SNR)动态测试,要求识别准确度波动≤3%4.多语种混合识别:支持中英混合语句解析时,语义完整度需≥98%(GB/T21023-2007)5.声纹特征分离:8通道语音流并行处理时,说话人分离准确率应≥92%(ISO/IE
注意:因业务调整,暂不接受个人委托测试,望谅解(高校、研究所等性质的个人除外).
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1.词错误率(WER):测量识别结果与标准文本的字符级差异率,阈值要求≤5%(安静环境)及≤15%(信噪比10dB)
2.实时响应时间:端到端延迟≤300ms(本地部署)或≤800ms(云端服务),含网络传输抖动补偿测试
3.噪声环境适应性:在20-80dB(A)背景噪声下进行信噪比(SNR)动态测试,要求识别准确度波动≤3%
4.多语种混合识别:支持中英混合语句解析时,语义完整度需≥98%(GB/T21023-2007)
5.声纹特征分离:8通道语音流并行处理时,说话人分离准确率应≥92%(ISO/IEC19794-13:2018)
1.智能音箱类产品:包含AmazonEchoStudio、小米AI音箱Pro等远场语音交互设备
2.车载语音控制系统:涵盖特斯拉ModelY、蔚来ET7等车型的语音导航/控制模块
3.客服机器人系统:银行/政务领域的多轮对话系统(如科大讯飞晓曼)
4.医疗语音录入设备:电子病历语音转录系统(NuanceDragonMedicalOne)
5.安防声控设备:机场/核电站等高噪声场景的声纹门禁系统
1.ISO/IEC30122-1:2016规定的基础语音识别性能测试框架
2.GB/T25000.51-2016中软件产品质量要求的声学模型验证方法
3.ITU-TP.85标准的主观语音质量评估(MOS评分≥4.0)
4.ANSI/ASAS3.2-2009环境噪声模拟测试规程
5.GB/T21024-2007针对中文连续语音识别的专项评测规范
1.B&K5128型人工头:支持0-360声场采集及HRTF函数建模
2.KeysightU8903B音频分析仪:实现0.002Hz-105kHz频响测量
3.GRASRA0401高精度麦克风阵列:16通道同步采集(动态范围146dB)
4.HeadAcousticsACQUA系统:符合ITU-TP.501标准的语音质量客观分析
5.NationalInstrumentsPXIe-4499模块:128通道并行信号处理(24位ADC)
6.RIONNC-74环境噪声发生器:可模拟32类工业/交通噪声场景
7.AudioPrecisionAPx555B:完成THD+N≤-112dB的音频路径验证
8.Brel&Kjr2270型声学分析仪:支持1/3倍频程实时频谱分析
报告:可出具第三方检测报告(电子版/纸质版)。
检测周期:7~15工作日,可加急。
资质:旗下实验室可出具CMA/CNAS资质报告。
标准测试:严格按国标/行标/企标/国际标准检测。
非标测试:支持定制化试验方案。
售后:报告终身可查,工程师1v1服务。
以上是与自动语音识别检测相关的简单介绍,具体试验/检测周期、检测方法和仪器选择会根据具体的检测要求和标准而有所不同。北检研究院将根据客户需求合理的制定试验方案。