本發明涉及車載系統測試，尤其涉及一種模擬人工測試語音功能的測試方法。

背景技術：

1、車載系統是指安裝在汽車內部的一系列電子設備和軟件，用于提供車輛信息、娛樂功能和駕駛輔助功能，而在車載系統中，人機交互用于實現駕駛員與車輛之間信息交流和控制的模塊，隨著智能化的發展，人機交互可以使用語音交互模塊，使得駕駛員能夠通過語音指令與車輛進行交互。通過語音識別技術將駕駛員的語音指令轉化為可理解的指令，然后通過語音合成技術將系統的反饋信息以語音形式傳達給駕駛員。語音交互模塊可以提高駕駛安全性，因為駕駛員無需分散注意力去觸摸屏幕或按鈕。

2、在現有技術中，車載語音交互系統的測試主要依賴人工進行，這不僅耗時耗力，且難以全面覆蓋多種語音場景及環境噪聲條件。

技術實現思路

1、本發明的目的在于提供一種模擬人工測試語音功能的測試方法，旨在解決現有技術中，車載語音交互系統的測試主要依賴人工進行，這不僅耗時耗力，且難以全面覆蓋多種語音場景及環境噪聲條件的技術問題。

2、為實現上述目的，本發明采用的一種模擬人工測試語音功能的測試方法，包括如下步驟：

3、步驟一、模擬真實駕駛條件的環境，并將搭載有車載系統的模擬駕駛艙置于所模擬的環境中；

4、步驟二、在模擬駕駛艙中安裝測量麥克風和免提麥克風，同時將車載系統與通信設備連接；

5、步驟三、通過控制器控制人工嘴工作，人工嘴作為參考源來模擬真實的語音輸出至車載系統，車載系統接收并處理人工嘴輸出的聲音樣本，進行語音交互測試；

6、步驟四、測試過程中，使用專業的錄音和數據分析設備，記錄測量麥克風和免提麥克風記錄的對話內容，并對這些對話內容的分析，篩選出異常交互對話，對異常數據進行深入分析，找出車載系統的缺陷；

7、步驟五、根據測試結果生成測試報告。

8、其中，模擬真實駕駛條件的環境的具體方式為：

9、利用先進的虛擬現實技術，在實驗室內構建一個高度仿真的駕駛環境；

10、根據采集的真實駕駛環境噪音數據，利用音頻處理技術，生成與真實環境相似的噪音，并在模擬駕駛環境中進行播放；

11、其中，所播放的噪音包括發動機聲音、輪胎摩擦聲、風聲以及街道人流聲。

12、其中，在對測量麥克風和免提麥克風進行安裝時，利用圖像處理或傳感器技術，確定測量設備在模擬駕駛艙內的精確位置；

13、同時，在安裝完成后，需要對測量麥克風和免提麥克風進行校準，確保其能夠準確地捕捉聲音信號。

14、其中，采用人工嘴作為參考源來模擬真實的語音輸出至車載系統的具體方式為：

15、首先準備一系列的聲音樣本；

16、將聲音樣本輸入到聲音信號解析模塊中，該模塊負責將聲音信號分解為基本的聲學特征；

17、根據解析出的聲學特征，通過控制算法生成控制指令，驅動人工嘴的機械結構進行運動；

18、人工嘴根據控制指令輸出聲音信號；

19、其中，聲音樣本為預錄制的語音文件或通過文本到語音合成技術生成的，聲音樣本涵蓋不同的音量、語速、語調以及方言或口音。

20、其中，聲音信號解析模塊的解析步驟如下：

21、使用自相關法或傅里葉變換法從聲音信號中提取基頻信息；

22、通過低通濾波或包絡檢測算法提取聲音的振幅包絡；

23、使用線性預測編碼或共振峰跟蹤算法分析聲音的共振峰特征；

24、人工嘴運動控制算法如下：

25、基于人類發音的生理機制，建立人工嘴的運動模型；

26、根據解析出的聲學特征，利用逆運動學算法或機器學習模型生成控制人工嘴運動的指令。

27、其中，測試過程中，使用專業的錄音和數據分析設備，記錄測量麥克風和免提麥克風記錄的對話內容，并對這些對話內容的分析，篩選出異常交互對話的具體方式：

28、采用專業的錄音設備捕捉高質量的音頻信號，確保錄音的清晰度和準確性，之后記錄對話內容，并保存為音頻文件，隨后通過數據分析設備對文件數據進行預處理并提取關鍵特征，根據預設的異常定義和檢測算法，對提取的特征進行異常檢測，從而篩選出異常交互對話。

29、其中，對異常數據進行深入分析，找出車載系統的缺陷的具體方式為：

30、首先對異常數據進行清洗、去噪操作；

31、隨后從清洗、去噪完成后的異常數據中提取關鍵特征；

32、之后根據提取的特征，利用機器學習算法或深度學習算法，對缺陷進行定位和分析；

33、其中，所提取的關鍵特征包括聲音信號的頻譜特征、系統響應的時間特征。

34、其中，機器學習算法采用決策樹、隨機森林、支持向量機、k-近鄰算法或樸素貝葉斯中的一種；

35、深度學習算法采用卷積神經網絡、循環神經網絡、生成對抗網絡、自編碼器和殘差網絡中的一種。

36、其中，根據測試結果生成測試報告的具體方式為：

37、根據測試結果和分析報告，自動生成測試報告的文本和圖表內容，并對測試報告進行分類和處理，生成相應的改進建議或行動計劃反饋至相關部門或團隊，以便他們根據測試結果進行產品優化和改進。

38、其中，生成測試報告之后，對生成的測試報告進行審核，確保報告內容的準確性和完整性；

39、隨后根據審核結果對報告進行必要的修正和優化。

40、本發明的一種模擬人工測試語音功能的測試方法，在具體使用時，首先模擬真實駕駛條件的環境，并將搭載有車載系統的模擬駕駛艙置于所模擬的環境中；在模擬駕駛艙中安裝測量麥克風和免提麥克風，同時將車載系統與通信設備連接；通過控制器控制人工嘴工作，人工嘴作為參考源來模擬真實的語音輸出至車載系統，車載系統接收并處理人工嘴輸出的聲音樣本，進行語音交互測試；測試過程中，使用專業的錄音和數據分析設備，記錄測量麥克風和免提麥克風記錄的對話內容，并對這些對話內容的分析，篩選出異常交互對話，對異常數據進行深入分析，找出車載系統的缺陷；根據測試結果生成測試報告；

41、采用本發明的控制器能夠使得任務運行時間間隔可控制，任務總運行時間可控制，并且任務運行間隔時間下限依據產品而定，上限不定；任務運行模式可切換不同檔位測試；運行時間不定，可測試系統所有模塊的穩定性，以此方式解決了現有技術中，車載語音交互系統的測試主要依賴人工進行，這不僅耗時耗力，且難以全面覆蓋多種語音場景及環境噪聲條件的技術問題。

42、本發明的有益效果如下：

43、1、顯著提高測試效率與準確性：

44、本發明通過模擬真實駕駛條件，將搭載有車載系統的模擬駕駛艙置于所模擬的環境中，避免了傳統人工測試方法耗時耗力且難以復制多種測試條件的弊端。

45、使用人工嘴作為參考源來模擬真實的語音輸出，確保了測試的一致性和可重復性，提高了測試的準確性。

46、2、全面覆蓋多種語音場景及環境噪聲條件：

47、在模擬駕駛艙中安裝測量麥克風和免提麥克風，能夠同時捕捉車載系統在不同位置(如駕駛員側、乘客側)的語音交互情況，以及在不同環境噪聲條件下的表現。

48、通過調整模擬環境中的噪聲水平，可以全面測試車載系統在各種實際駕駛場景下的語音交互性能，確保測試的全面性和實用性。

49、3、自動化分析與異常檢測：

50、使用專業的錄音和數據分析設備記錄對話內容，并通過算法對對話內容進行分析，能夠自動篩選出異常交互對話，對異常數據進行深入分析，找出車載系統的缺陷。

51、不僅提高了測試的效率，還降低了人為錯誤的可能性，使測試結果更加可靠。

52、4、生成詳細的測試報告：

53、根據測試結果自動生成測試報告，報告內容涵蓋測試條件、測試結果、異常數據及分析結論等關鍵信息。

54、測試報告為開發人員提供了有價值的參考信息，有助于他們快速定位并修復車載系統的缺陷，提升系統的整體性能。