测试文本转语音引擎是一项相当艰巨的任务。引擎本身解析输入并根据单个单词的语音分析应用发音规则。此外,存在发音规则的例外列表以改善最终结果。诸如古腾堡计划之类的项目可以让您从字面上扔书在问题上;但是,问题仍然存在,由于问题的范围,我永远不会感到舒服。我追求六个九的解决方案(99.9999% 防撞)。向引擎投掷随机文本清楚地表明我只有三个九,随后的修复似乎没有帮助。我知道在这种情况下该怎么做(重新访问引擎中的错误处理机制以使其优雅降级)。一般问题仍然存在。在任何无限输入域中,您如何证明软件质量?
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测试覆盖率。确保您正在访问所有分支和所有循环,执行所有代码并确保它正常工作或正常失败。根据它的重要性,尝试实现 100% MCDC Coverage(修改后的条件/决策覆盖率);对于每个条件,确定影响结果的所有输入排列,并确保测试每个排列。
于 2009-04-13T15:50:11.460 回答
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你如何测试你的引擎?我会尝试使用语音识别引擎(如微软的内置引擎)来检查质量。在证明的数量上,我会使用所有单词的文本字典+来自不同作者的一些书籍的文本。
于 2009-04-13T05:51:44.053 回答