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  • 10种常用数据分析方法

    万次阅读 2018-12-07 16:15:57
    道家强调四个字,叫“道、法、术、器”。   层次区别:   “器”是指物品或工具,在数据分析...“法”是指选择的方法句话说“选择比努力重要”;   “道”是指方向,是指导思想,是战略。   在数...

    道家强调四个字,叫“道、法、术、器”。

     

    层次区别:

     

    “器”是指物品或工具,在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具,“工欲善其事,必先利其器”;

     

    “术”是指操作技术,是技能的高低、效率的高下,如对分析工具使用的技术(比如用Excel进行数据分析的水平);

     

    “法”是指选择的方法,有句话说“选择比努力重要”;

     

    “道”是指方向,是指导思想,是战略。

     

    在数据分析和产品、运营优化方面,数据分析方法是其核心,属于“法”和“术”的层次。

     

    那么如何做好数据分析呢,今天我们来讲讲互联网运营中的十大数据分析方法。

     

    01 细分分析

     

    细分分析是分析的基础,单一维度下的指标数据的信息价值很低。

     

    细分方法可以分为两类, 一类逐步分析, 比如:来北京市的访客可分为朝阳,海淀等区; 另一类是维度交叉, 如:来自付费SEM的新访客。

     

    细分用于解决所有问题。

     

    比如漏斗转化,实际上就是把转化过程按照步骤进行细分,流量渠道的分析和评估也需要大量用到细分的方法。

     

     

    02 对比分析

     

    对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较,从数量上展示和说明研究对象的规模大小,水平高低,速度快慢等相对数值, 通过相同维度下的指标对比,可以发现,找出业务在不同阶段的问题。

     

    常见的对比方法包括: 时间对比,空间对比,标准对比。

     

    时间对比有三种: 同比,环比,定基比。

     

    例如: 本周和上周进行对比就是环比;本月第一周和上月第一周对比就是同比;所有数据同今年的第一周对比则为定基比。通过三种方式,可以分析业务增长水平,速度等信息。

     

     

    03 漏斗分析

     

    转化漏斗分析是业务分析的基本模型, 最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现,最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现,比如一次使用app的时间超过10分钟。

     

    漏斗帮助我们解决两方面的问题:

     

    在一个过程中是否发生泄漏,如果有泄漏,我们能在漏斗中看到,并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点。

    在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程,造成转化主进程收到损害。

     

     

    04 同期群分析

     

    同期群(cohort)分析在数据运营领域十分重要,互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。 通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较,来分析哪些因素影响用户的留存。

     

    同期群分析深受欢迎的重要原因是十分简单,但却十分直观。 同期群只用简单的一个图表,直接描述了用户在一段时间周期(甚至是整个LTV)的留存或流失变化情况。

     

    以前留存分析只要用户有回访即定义为留存,这会导致留存指标虚高。

     

     

    05 聚类分析

     

    聚类分析具有简单,直观的特征, 网站分析中的聚类主要分为:用户,页面或内容,来源。

     

    用户聚类主要体现为用户分群,用户标签法;页面聚类则主要是相似,相关页面分组法;来源聚类主要包括渠道,关键词等。

     

    例如: 在页面分析中,经常存在带?参数的页面。 比如: 资讯详情页面,商品页面等,都属于同一类页面。简单的分析容易造成跳出率,退出率等指标不准确的问题,通过聚类分析可以获取同类页面的准确数据用于分析场景。

     

     

    06 AB测试

     

    增长黑客的一个主要思想之一,是不要做一个大而全的东西,而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。 快速验证,那如何验证呢?主要方法就是AB测试。

     

    比如: 你发现漏斗转化中中间有漏洞,假设一定是商品价格问题导致了流失,你看到了问题-漏斗,也想出了主意-改变定价。但主意是否正确,要看真实的用户反应,于是采用AB测试,一部分用户还是看到老价格,一部分用户看到新价格,若你的主意真的管用,新价格就应该有更好的转化,若真如此,新价格就应该确定下来,如此反复优化。

     

     

    07 埋点分析

     

    只有采集了足够的基础数据,才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。

     

    通过分析用户行为,并细分为:浏览行为,轻度交互,重度交互,交易行为,对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件,因其使用频繁,数据简单,采用无埋点技术实现自助埋点,即可以提高数据分析的实效性,需要的数据可立即提取,又大量减少技术人员的工作量,需要采集更丰富信息的行为。

     

    如: 重度交互(注册,邀请好友等)和交易事件(加购物车,下订单等)则通过SDK批量埋点的方式来实施。

     

     

    08 来源分析

     

    流量红利消失,我们对获客来源的重视度极高,如何有效的标注用户来源,至关重要。

     

    传统分析工具,渠道分析仅有单一维度,要深入分析不同渠道不同阶段效果,SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析,得出不同区域的获客详细信息,维度越细,分析结果也越有价值。

     

     

    09 用户分析

     

    用户分析是互联网运营的核心, 常用的分析方法包括:活跃分析,留存分析,用户分群,用户画像,用户细查等。

     

    可将用户活跃细分为浏览活跃,互动活跃,交易活跃等,通过活跃行为的细分,掌握关键行为指标;通过用户行为事件序列,用户属性进行分群,观察分群用户的访问,浏览,注册,互动,交易等行为,从而真正把握不同用户类型的特点,提供有针对性的产品和服务。

     

    用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰,更有力的支撑运营决策。

     

     

    10 表单分析

     

    填写表单是每个平台与用户交互的必备环节,优秀的表单设计,对转化率的提升起到重要作用。

     

    用户从进入表单页面之时起,就产生了微漏斗,从进入总人数到最终完成并成功提交表单人数,这个过程之中,有多少人开始填写表单,填写表单时,遇到了什么困难导致无法完成表单,都影响最终的转化效果。

     

     

    以上是常见的数据分析方法,更多应用方法需要根据业务场景灵活应用。

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  • 黑盒测试9种常用方法

    万次阅读 多人点赞 2020-10-29 10:01:40
    包括:等价类划分、边界值分析(BVA)、因果图、判定(决策)表、组合覆盖(pairwise)、正交表法(OATS)、功能图法、场景设计法、错误推测法。 其中易考:等价类划分、BVA和场景...其中同时属于白盒测试的:BVA,功能图法。

    测试用例

    1. 组成
      测试用例 = 输入(测试步骤和测试数据)+输出(期望结果)+ 测试环境(系统环境设置)
    2. 编写时机
      通常在测试设计阶段来写,即在《需求规格说明书》和《测试计划》都已完成之后
    3. 编写标准
      唯一标准:用户需求
    4. 参考资料
      《需求规格说明书》和软件原型。
    5. 作用
      测试过程中的重要参考依据,好的用例被重复使用使得测试过程事半功倍。

    黑盒测试

    1. 来由
      任何程序都可以看作是从输入定义域到输出值域的映射,将被测程序看作一个打不开的黑盒,黑盒里面的内容(实现)是完全不知道的,只知道软件要做什么。即不关心结构,只关心输入输出。
    2. 定义
      现代黑盒测试是从一种从软件外部对软件实施的测试,也称基于规格说明的测试。
      黑盒测试是从用户观点出发的测试,其目的是尽可能发现软件的外部行为错误。
    3. 检测内容
      检测软件功能能否按照需求规格说明书的规定正常工作,是否有功能遗漏;
      检测是否有人机交互错误,是否有数据结构和外部数据库访问错误,是否能恰当地接收数据并保持外部信息(如数据库或文件)等的完整性;
      检测行为、性能等特性是否满足要求等;
      检测程序初始化和终止方面的错误等。
    4. 优点
      软件实现发生了变化,测试用例仍然可以使用;
      可以和软件实现同时进行,因此可以压缩项目总的开发时间。

    下面介绍黑盒测试常用的9种方法。

    等价类划分法

    1. 定义
      根据程序规格说明书把所有可能的输入数据,即程序输入域划分为若干个互不相交的子集,称为等价类,然后从每个等价类中选取少数具有代表性的数据作为测试用例,进行测试。
    2. 等价类
      等价类是某个输入域的子集,在该子集中每个输入数据的作用是等效的
      分为有效等价类和无效等价类
      有效等价类:对于程序的规格说明来说是合理的、有意义的输入数据构成的集合。利用有效等价类可以检验程序是否实现了规格说明中所规定的功能和性能。
      无效等价类:与有效等价类的定义恰巧相反。
      设计测试用例时,要同时考虑这两种等价类。因为软件不仅要能接收合理的数据,也要能经受异常数
      据的考验。经过正反的测试才能确保软件具有更高的可靠性
    3. 确定等价类的6个原则
      ①输入条件规定了取值范围或值的个数的情况下,则可以确立一个有效等价类和两个无效等价类。
      在这里插入图片描述
      ②在输入条件规定了输入值的集合或者规定了“必须如何”的条件的情况下,可以确立一个有效等价类和一个无效等价类。
      在这里插入图片描述
      ③在输入条件是一个布尔量的情况下,可确定一个有效等价类和一个无效等价类。
      在这里插入图片描述
      ④多输入的或关系
      在规定了输入数据的一组值(假定n个),并且程序要对每一个输入值分别处理的情况下,可确立n个有效等价类和一个无效等价类。
      ⑤多输入的且关系
      在规定了输入数据必须遵守的规则的情况下,可确立一个有效等价类(符合规则)和若干个无效等价类(从不同角度违反规则)。
      ⑥细分等价类
      在确知已划分的等价类中,各元素在程序处理中的方式不同的情况下,则应再将该等价类进一步地划分为更小的等价类。
    4. 根据等价类创建测试用例的步骤
      (a) 建立等价类表,列出所有划分出的等价类:
      在这里插入图片描述
      (b) 为每个等价类规定一个唯一的编号;
      © 设计一个新的测试用例,使其尽可能多地覆盖尚未覆盖的有效等价类
      (d) 重复©,最后使得所有有效等价类均被测试用例所覆盖;
      (e) 设计一个新的测试用例,使其只覆盖一个无效等价类。
      (f) 重复(e)使所有无效等价类均被覆盖。
      tips:有效等价类和无效等价类都要被覆盖,但覆盖原则不同。
    5. 进一步理解等价类划分法
      规格说明往往没有定义无效测试用例期望输出应该是什么样的。因此,测试人员需要花费大量时间来定义这些测试用例的期望输出。
      等价分类的目标是把可能的测试用例组合缩减到仍然足以满足软件测试需求为止。选择了不完全测试,就要冒一定的风险,所以必须仔细选择分类。
      测试同一个复杂程序的两个软件测试人员,可能会指定出两组不同的等价区间。只要审查认为足以覆盖测试对象就可以了。
    6. 小试牛刀(作业)
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      参考答案
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    边界值分析法(BVA)

    全称Boundary Value Analysis
    首先明确,需要在等价类划分的基础上进行

    1. 来由
      边界值和等价类密切相关,输入等价类和输出等价类的边界是要着重测试的边界情况。在等价类的划分过程中就产生了许多等价类边界。边界是最容易出错的地方,所以,从等价类中选取测试数据时应该关注边界值。
    2. 基本思想
      选取正好等于刚刚大于刚刚小于等价类边界的值作为测试数据,而不是选取等价类中的典型值或任意值做为测试数据。
    3. 边界
      边界是指相对于输入等价类和输出等价类而言,稍高于边界值及稍低于其边界值的一些特定情况。

    具体有以下几种情况(我觉得这很白痴,ppt上还说是确定边界值的原则):
    a. 如果输入条件规定了值的范围,则应取刚达到这个范围的边界的值,以及刚刚超越这个范围边界的值作为测试输入数据。
    b. 如果输入条件规定了值的个数,则用最大个数、最小个数、比最小个数少、比最大个数多1的数作为测试数据。
    c. 很多如果程序的规格说明给出的输入域或输出域是有序集合,则应选取集合的第一个元素和最后一个元素作为测试用例。
    d. 如果程序中使用了一个内部数据结构,则应当选择这个内部数据结构的边界上的值作为测试用例。
    一些可能与边界有关的数据类型:数值,速度,字符,地址,位置,尺寸,数量等。
    考虑数据类型的下述特征
    在这里插入图片描述
    4. 次边界条件
    普通边界条件最容易找到,在产品说明书中有定义,或者在使用软件的过程中确定。
    有些边界在软件的内部,最终用户几乎看不到,但是软件测试仍有必要检查。这种边界条件称为次边界条件或者内部边界条件
    寻找这样的边界不要求软件测试人员具有程序员那样阅读源代码的能力,但要求大体了解软件的工作方式。
    在这里插入图片描述
    5. 单故障假设
    在这里插入图片描述
    如图,有x1和x2两个输入域,每次只让一个出故障,取值不在矩形的四个角,而在边上。
    对于一个n变量的程序,BVA测试会产生4n+1个测试用例。
    4的来由:min,min+,max,max-
    1的来由:各个维度都取正常值的那个测试用例

    健壮性BVA测试会产生6n+1个测试用例,多出的是min-与max+
    在这里插入图片描述

    1. 实例
      以下实例同时用上了等价类和BVA测试方法
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      评价:该测试方法的涉及违反了单故障假设,并不好。

    背景:当输入之间有了关联,如:约束关系和组合关系,等价类划分和BVA将不再适用,必须考虑使用一种适合于描述对于多种条件的组合,产生多个相应动作的测试方法(指先因果图后判定表)。
    在这里插入图片描述

    判定表法

    判定表方法是借助表格方法完成对输入条件的组合设计,以达到完全组合覆盖的测试效果。
    在所有的黑盒测试方法中,基于判定表的测试是最严格,最具有逻辑性的测试方法。又称决策表法。
    它能够将复杂的问题按照各种可能的情况全部列举出来,简明并避免遗漏。

    1. 判定表
      判定表是把作为条件的所有输入的各种组合值以及对应输出值都罗列出来而形成的表格。
      条件(作为输入)和活动(作为输出)两部分组成。
      组成元素
      在这里插入图片描述

    2. 判定表的制定
      在这里插入图片描述

    3. 适合使用判定表设计测试用例的条件
      a. 规则说明以判定表的形式给出,或很容易转换成判定表。
      b. 条件和规则的排列顺序不影响执行哪些操作。
      c. 当某一条规则的条件已经满足,并确定要执行的操作后,不必检验别的规则。
      d. 如果某一规则要执行多个操作,这些操作的执行顺序无关紧要。

    4. 示例
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    因果图法

    1. 定义
      借助图形,着重分析输入条件的各种组合,每种组合条件就是“因”,输出的结果就是“果”。
      因果图是一种形式化的图形语言,实质上是使用简化记号表示数字逻辑图,不仅能发现输入、输出中的错误,还能指出程序规范中的不完全性和二义性。
    2. 因果图法生成测试用例的步骤
      在这里插入图片描述

    ①分析软件规格说明文档描述的哪些是原因(输入条件),哪些是结果(输出条件)。
    原因常是输入条件或输入条件的等价类,结果是输出条件。
    ②分析程序规格说明的描述中的语义内容,将其表示成连接各个原因与各个结果的“因果图”。
    ③标明约束条件。在因果图上标上哪些不可能发生的因果关系,表明约束或限制条件。
    ④根据因果图,创建判定表,将复杂的逻辑关系和多种条件组合很具体明确的表示出来。
    ⑤把判定表的每一列作为依据设计测试用例。

    1. 符号分析
      分为基本符号(即输入和输出之间)和约束符号(即输入之间、输出之间)两大类
      基本符号有:恒等、非、或、与四类,图形都很好记
      约束符号有:
      互斥(Exclusion)
      或(不知道为啥写成I)
      唯一(Only)
      要求(Require)
      屏蔽(Mask)
      在这里插入图片描述
      背景:实际中每个条件不只有“是”“否”两个值,当输入条件的个数和输入条件的取值可能都很多,组合数就是很大的数字,决策表已经无能为力。

    组合覆盖法

    最常用的是Pair-wise方法,即将众多因素的值两两组合起来而大大减少测试用例组合,该方法经济有效。
    Pair-wise方法基本原理:
    不要测试所有的组合,测试所有的“Pairwise ”即可。(覆盖任意2个因素所有状态的测试用例集合)

    在这里插入图片描述
    如果完全组合,其组合数是3 x 4 x 4 x 3 = 144种,但如果采用两两组合,其组合数只有17项
    在这里插入图片描述
    可以靠工具自动生成组合,典型有微软的PICT。

    正交实验法

    Orthogonal Test Design Method, OTDM
    正交测试法使用已经构造好了的正交表格来安排试验并进行数据分析。
    正交表的两大优越性,即“均匀分散,整齐可比”。
    在这里插入图片描述
    其中9是实验次数,4是因子的个数,3是因子的水平数(即状态数)。
    试验次数 = m*(n-1)+1 m是因子个数 ,n是水平数。
    步骤

    1. 确定影响功能的因子与状态
    2. 选择一个合适的正交表
    3. 利用正交表构造测试数据集

    对比pairwise和OTDM

    共同点
    两者使用频率最高的均是两两组合,前提也都是基于“缺陷大部分发生在参数两两组合的情况下,三个参数组合导致的缺陷并不多见”。
    两者的父集均是笛卡尔集。
    不同点
    两者采用的筛选方式稍显不同,配对测试选择的是所有的两两组合所构成的测试用例;
    正交表在此基础上做了更进一步的筛选,使得结果更加精炼。
    选择建议
    在因子水平数比较少的情况下,采用配对测试方法。因为测试组合数更加全面一些,当然在某些因子水平数时,两者最后筛选出的结果可能是一致的。
    在因子水平数比较多的情况下,采用正交表测试,因为可以得到更加精炼的测试组合,从而使测试效率得到提升。

    因果图、决策表和pairwise选用建议

    如果程序的功能说明中含有输入条件的组合情况,则一开始就可选用因果图法和判定表法。
    对于配置参数类软件,用正交试验法选择较好的组合方式达到最佳效果。

    功能图法(黑白盒混合)

    功能图法就是使用功能图形式化地表示程序的功能说明,并机械地生成功能图地测试用例。

    功能图的两个组成部分——状态迁移图(state transition diagram STD)和逻辑功能模型(logic function model LFM)。

    STD用于表示输入数据序列以及相应的输出数据,由输入和当前地状态决定输出数据和后续状态。

    LFM用于表示在状态输入条件和输出条件之间的对应关系。LFM只适合于描述静态说明,输出数据仅由输入数据决定。

    后续要用到基本路径覆盖法。

    场景设计法

    多数软件系统都是用事件触发来控制业务流程,事件触发时的情景便形成了场景,场景的不同触发顺序构成了用例。
    特点:测试人员要充分发挥对用户实际业务场景的想象,关心用户做什么,而不是关心产品做什么。
    优点:实用性强,有效,设计出来的用例有价值。
    缺点:可能使用的场景不一定能对事件系列进行全面的分析,设计出来的用例不完整。

    错误推测法

    1. 定义
      测试者根据经验、知识和直觉来发现软件的错误,来推测程序中可能存在的各种错误,从而有针对性地进行测试。
    2. 特点
      没有依据,只能靠测试者自身实力;
    3. 优点
      快速切入体会到程序易用与否;
    4. 缺点
      难以准确知道测试覆盖率。
    5. 地位
      作为辅助方法(不像BVA是必用的黑盒测试方法)
    6. 基本思想
      软件测试的原则5-错误存在集群现象
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  • 测试常见种方法

    千次阅读 2019-12-14 00:12:07
    测试用例常见的设计方法有:等价类划分法、边界值分析法、错误推测法、判定表法、正交实验法。 一、等价类划分法 顾名思义,顾名思义,等价类划分,就是将测试的范围划分成几个互不相交的子集,他们的并集是全集,从...

    测试用例常见的设计方法有:等价类划分法、边界值分析法、错误推测法、判定表法、正交实验法。

    一、等价类划分法

    顾名思义,顾名思义,等价类划分,就是将测试的范围划分成几个互不相交的子集,他们的并集是全集,从每个子集选出若干个有代表性的值作为测试用例。
      例如,我们要测试一个用户名是否合法,用户名的定义为:8位数字组成的字符。
      我们可以先划分子集:空用户名,1-7位数字,8位数字,9位或以上数字,非数字。
      然后从每个子集选出若干个有代表性的值:
      空用户名:“” (无效等价类实例,指对于软件规格说明而言,没有意义的、不合理的输入)
      1-7位数字:”234” (无效等价类实例)
      8位数字:”00000000” (有效等价类实例,能检验程序是否实现了规格说明中所规定的功能和性能)
      9位或以上数字:”1234567890” (无效等价类实例)
      非数字:”abc&!!!” (无效等价类实例)
      他们5个,就是用等价类划分选出的测试用例。实际上,对于1-7位数字的子集来说,选“234”和“11111”没有本质的区别。
      等价类的划分,最关键的是子集的划分。实际上,非数字还可以继续划分子集:字母,特殊字符。

    二、边界值分析法

    长期的测试工作经验告诉我们,大量的错误是发生在输入或输出范围的边界上,而不是发生在输入输出范围的内部。因此针对各种边界情况设计测试用例,可以查出更多的错误。选出的测试用例,应选取正好等于、刚刚大于、刚刚小于边界的值,例如,对于在区间min,max的值,测试用例可以记为min,min+,max,max-。
      例如,假定 X 为整数,10≤X≤100,那么 X 在测试中应该取的边界值为:10,11,99,100。
      注:上面只是说边界值,如果是完整的测试,除了边界值外,还需要一个正常值,即12-98之间的任意值。
    三.错误推测法
      错误推测法是指:在测试程序时,人们可以根据经验或直觉推测程序中可能存在的各种错误,从而有针对性地编写检查这些错误的测试用例的方法。
      这种方法没有固定的形式,依靠的是经验和直觉,很多时候,我们都会不知不觉的使用到。

    三、错误推测

    错误推测法是指:在测试程序时,人们可以根据经验或直觉推测程序中可能存在的各种错误,从而有针对性地编写检查这些错误的测试用例的方法。
      这种方法没有固定的形式,依靠的是经验和直觉,很多时候,我们都会不知不觉的使用到。

    四、判定表法

    又称为策略表,基于策略表的测试,是功能测试中最严密的测试方法。该方法适合于逻辑判断复杂的场景,通过穷举条件获得结果,对结果再进行优化合并,会得到一个判断清晰的策略表。
      例如,某公司对客户分类标准如下:
      顾客每次订货额在1000元以上(含1000元),信誉好的,订单设“优先”标志;
      信誉不好,但是老客户的,订单设“优先”标志;
      信誉不好,但是新客户的,订单设“正常”标志;
      每次订货额在 1000元以下,订单设“正常”标志。
      绘制的决策表如下:
      这里写图片描述
      此表分两大行,两大列,分别用不同的颜色区别。
      浅蓝:列出所有条件(或称为输入)
      浅灰:列出所有结果(或称为输出,行动或决策)
      浅黄:穷举所有条件的组合
      浅绿:根据每一列的条件,判断出结果

    五.正交实验法

    用语言描述正交实验法会很抽象难懂,简单说,就是在各因素互相独立的情况下,设计出一种特殊的表格,找出能以少数替代全面的测试用例。
      其中,上面所说的特殊表格就是正交表,是按照一定规则生成的表。
      虽然说是特殊的表格,实际表现形式跟一般的表格没有什么区别,正交表的主要特征是,“均匀分布,整齐划一”,正是因为“均匀”的,所以才能以少数代替全部。

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  • 语音识别是完成语音到文字的转换。自然语言理解是完成文字到语义的转换。语音合成是用语音方式输出用户想要的信息...而语音识别系统的输入是语音,其复杂度要大得多,特别是口语 很多的不确定性。人与人交流时,往...
     语音识别是完成语音到文字的转换。自然语言理解是完成文字到语义的转换。语音合成是用语音方式输出用户想要的信息,用语音实现人与计算机之间的交互,主要包括语音识别、自然语言理解和语音合成。
           相对于机器翻译,语音识别是更加困难的问题。机器翻译系统的输入通常是印刷文本,计算 机能清楚地区分单词和单词串。而语音识别系统的输入是语音,其复杂度要大得多,特别是口语 有很多的不确定性。人与人交流时,往往是根据上下文提供的信息猜测对方所说的是哪一个单 词,还可以根据对方使用的音调、面部表情和手势等来得到很多信息。特别是说话者会经常更正所说过的话,而且会使用不同的词来重复某些信息。显然,要使计算机像人一样识别语音是很困难的。
            语音识别过程包括从一段连续声波中采样,将每个采样值量化,得到声波的压缩数字化表 示。采样值位于重叠的帧中,对于每一帧,抽取出一个描述频谱内容的特征向量。然后,根据语音信号的特征识别语音所代表的单词,语音识别过程主要分为五步,如下:
            1.语音信号采集
              语音信号采集是语音信号处理的前提。语音通常通过话筒输入计算机。话筒将声波转换为 电压信号,然后通过A/D装置(如声卡)进行采样,从而将连续的电压信号转换为计算机能够处理的数字信号。
             目前多媒体计算机已经非常普及,声卡、音箱、话筒等已是个人计算机的基本设备。其中声 卡是计算机对语音信进行加工的重要部件,它具有对信号滤波、放大、A/D和D/A转换等功 能。而且,现代操作系统都附带录音软件,通过它可以驱动声卡采集语音信号并保存为语音文件。
              对于现场环境不好,或者空间受到限制,特别是对于许多专用设备,目前广泛采用基于单片机、DSP芯片的语音信号采集与处理系统。
            2.语音信号预处理
            语音信号号在采集后首先要进行滤波、A/D变换,预加重(Preemphasis)和端点检测等预处理, 然后才能进入识别、合成、增强等实际应用。
           滤波的目的有两个:一是抑制输入信号中频率超出//2的所有分量(/:为采样频率),以防止 混叠干扰;二是抑制50 Hz的电源工频干扰。因此,滤波器应该是一个带通滤波器。
           A/D变换是将语音模拟信号转换为数字信号。A/D变换中要对信号进行量化,量化后的信 号值与原信号值之间的差值为量化误差,又称为量化噪声。
           预加重处理的目的是提升高频部分,使信号的频谱变得平坦,保持在低频到高频的整个频带 中,能用同样的信噪比求频谱,便于频谱分析。
           端点检测是从包含语音的一段信号中确定出语音的起点和终点。有效的端点检测不仅能减 少处理时间,而且能排除无声段的噪声干扰。目前主要有两类方法:时域特征方法和频域特征方 法。时域特征方法是利用语音音量和过零率进行端点检测,计算量小,但对气音会造成误判,不 同的音量计算也会造成检测结果不同。频域特征方法是用声音的频谱的变异和熵的检测进行语 音检测,计算量较大。
            3.语音信号的特征参数提取
            人说话的频率在10 kHz以下。根据香农采样定理,为了使语音信号的采样数据中包含所需单词的信息,计算机的采样频率应是需要记录的语音信号中包含的最高语音频率的两倍以上。 一般将信号分割成若干块,信号的每个块称为帧,为了保证可能落在帧边缘的重要信息不会丢 失,应该使帧有重叠。例如,当使用20 kH*的采样麵率时,标准的一帧为10 ms,包含200个采样值。
            话筒等语音输入设备可以采集到声波波形,如囫10.4所示。虽然这些声音的波形包含了所 需单词的信息,但用肉眼观察这些波形却得不到多少信息因此,需要从采样数据中抽取那些能 够帮助辨别单词的特征信息。在语音识别中,常用线性预测编码 技术抽取语音特征。
            线性预测编码的基本思想是:语音信号采样点之间存在相关性,可用过去的若干采样点的线 性组合预测当前和将来的采样点值。线性預测系数埽以通过使预测信号和实际信号之间的均方误差最小来唯一确定。
            语音线性预测系数作为语音信号的一种特征参数,已经广泛应用于语音处理各个领域。
            4.向置量化
              向量量化(Vector Quantization,VQ)技术是20世纪W年代后期发展起来的一种数据压缩和 编码技术。经过向量量化的特征向量也可以作为后面隐马尔可夫模型中的输入观察符号。
              在标量量化中整个动态范围被分成若干个小区间,每个小区间有一个代表值,对于一个输入 的标量信号,量化时落入小区间的值就用这个代表值>[戈替。因为这时的信号量是一维的标量,所 以称为标量量化。
              向量量化的概念是用线性空间的观点[,把标量改为一维的向量,对向量进行量化。和标量量化一样,向量量化是把向量空间分成若干个小区域,每个小区域寻找一个代表向量,量化时落入 小区域的向量就用这个代表向量代替。
              向量量化的基本原理是将若干个标量数据组成一个向量(或者是从一帧语音数据中提取的 特征向量)在多维空间给予整体量化,从而可以在信息量损失较小的情况下压缩数据量。
              语音识别
             当提取声音特征集合以后,就可以识别这些特征所代表的单词。本节重点关注单个单词的 识别。识别系统的输入是从语音信号中提取出的特征参数,如LPC预测编码参数,当然,单词对 应于字母序列。语音识别所采用的方法一般有模板匹配法、随机模型法和概率语法分析法三种。 这三种方法都是建立在最大似然决策贝叶斯(Bayes)判决的基础上的。
            (1)模板(template)匹配法
                  在训练阶段,用户将词汇表中的每一个词依次说一遍,并且将其特征向量作为模板存入模板 库。在识别阶段,将输入语音的特征向量序列,依次与模板库中的每个模板进行相似度比较,将 相似度最高者作为识别结果输出。
             (2)随机模型法
                 随机模型法是目前语音识别研究的主流。其突出的代表是隐马尔可夫模型。语音信号在足 够短的时间段上的信号特征近似于稳定,而总的过程可看成是依次相对稳定的某一特性过渡到 另一特性。隐马尔可夫模型则用概率统计的方法来描述这样一种时变的过程。
             (3)概率语法分析法
                 这种方法是用于大长度范围的连续语音识别。语音学家通过研究不同的语音语谱图及其变 化发现,虽然不同的人说同一些语音时,相应的语谱及其变化有种种差异,但是总有一些共同的 特点足以使他们区别于其他语音,也即语音学家提出的“区别性特征”。另一方面,人类的语言 要受词法、语法、语义等约束,人在识别语音的过程中充分应用了这些约束以及对话环境的有关 信息。于是,将语音识别专家提出的“区别性特征”与来自构词、句法、语义等语用约束相互结 合,就可以构成一个“自底向上”或“自顶向下”的交互作用的知识系统,不同层次的知识可以用 若干规则来描述。
             除了上面的三种语音识别方法外,还有许多其他的语音识别方法。例如,基于人工神经网络 的语音识别方法,是目前的一个研究热点。目前用于语音识别研究的神经网络有BP神经网络、 Kohcmen特征映射神经网络等,特别是深度学习用于语音识别取得了长足的进步。

             通过语音实现人与计算机实现沟通交流,主要包括语音合成、自然语言处理,语音识别是模式识别一个应用领域,为大家脑补几篇,科谱好文,如下:

    1. 什么是自然语言处理,主要存在哪些难点?
    2. 自然语言理解过程主要有哪些层次,各层次的功能是怎么样?
    3. 模式识别具体是怎么定义的,主要研究方向是什么?

         聚焦多智时代,引领智能变革,多智时代为人工智能科谱呐喊!

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