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    2020-4-30 09:18
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    Q: 2020 年7 月 WPA3 是要被强制支持了么? A: WPA3测试认证大概在2019年8月的时候就推出了,预计在2020年7月1号会强制,目前来说,产品是要在Wi-Fi 6等级的才会强制WPA3;可是从2020年7月1号开始,无论是11n, 11ac, 11ax规范的产品,统统都要强制支持WPA3。 Q: WPA3 的话,需要升级当前的硬件么?需要更改硬件还是软件? A: 因为WPA3主要是针对演算法和密码长度的部分进行增强,所以说大部分的硬件不会有太大的影响,主要是对软件的部分进行升级及加强,或许会有客户觉得我的智能音箱为什么会需要用到WPA3,或许用WPA2就可以?以智能音箱为例,在未来的科技发展中,我们基本都需要用到语音控制来做指令,Wi-Fi的安全性就很重要,若WPA2被破解,则产品在用语音控制上执行任务会有一定的风险,这也是为什么Wi-Fi联盟在今年7月1号要求所有的产品都要支持最高的加密等级到WPA3。 Q: 请问Amazon批准时,每个客户的AVS LOGO(ABI LOGO)都是不同的吗? A: AVS使用的LOGO都是Alexa built-in,不会有不一样的状况。 Q: Alexa 是需要每个使用者都需要账号吗? A: 用户端使用Alexa语言助理的功能,需要先使用亚马逊帐号登录及注册装置,即可开始使用。 Q: AVS指的是在speaker以及其它产品上的称呼吧?在PC上应该叫A4PC,对吧? A: 对的,Alexa运用在PC上,就叫做Alexafor PC,逻辑上就是在电脑上使用Alexa语言助理服务。 Q: Close-talk需要按键唤醒么? A: 这个就要看每个开发者的产品的设计取向,可以设计成按键唤醒,也可以设计语音唤醒,不过一般是穿戴式产品才支持Close-talk。但即使是支持语音唤醒的产品,也需要支持PTT功能。 Q: 为什么不能使用非线性处理? A: 基本上,这是亚马逊建议的一个设计指导方针。使用非线性处理的处理算法,容易造成收音的数据上传到云端做分析的时候,会导致性能不好或影响分析的一个状况,因此,亚马逊不建议在前端产品上使用非线性处理。 Q: 声音处理的算法是否由DSP处理? A: 在产品上,是由DSP做声音处理的算法 。 Q: UX, Functional 及声学 各自测试lead time多少天? A: 每个产品的设计不同,所以测试期程也不同,需要有产品的迈一步信息,才能回答这个问题。 Q:Alexa Buit-in产品的AVS认证周期需要多久,是ALLION(百佳泰)测试通过就可以出证书,还是产品还需要送到Amazon北美那边做测试通过才可以? A: 认证周期会因为产品设计而不同。认证测试现阶段除音乐项目,需交由亚马逊实行再次的测试外,基本上由认证实验室(百佳泰)来完成。 Q:声学的测试环境搭建环境颇严格,客户自测时可以怎样克服? A: 首先,若没办法准备可以符合测试条件的聆听室的话,需要找一间空间大小接近测试要求且很安靜的会议室,并确认回响条件及本底噪声是否符合要求?若可以符合的话,就有机会应急使用,但还是建议交由亚马逊认可的实验室来实行测试。 版权申明:如需转载请注明出处。
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    2020-3-25 16:25
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    你知道什么是AI 智能验证吗? | 智能电视 AI 测试
    近年来,电视已不只是电视,更可以连上网络、语音控制,甚至是内建游戏或其他应用程序。随着功能不断增加,智能电视界面选单的内建也越来越复杂。百佳泰智能电视AI测试方案,将透过视觉识别、智能目录搜寻、AI自动化测量及大数据数据库,提供厂商更全面的功能验证,带给消费者更好的娱乐体验。 您的智能电视是否经常出现以下问题? 1. 屏幕选单的显示语言错误,原本选择英文却出现中英夹杂 2. 菜单选单乱码,无法找到需要的功能 3. 软件更新后,出现原本没有的bug 4. 按下某功能键后,发生延迟问题,或无法执行 传统测试,已无法满足新时代的产品开发需求! 面对智能电视繁琐冗长的验证流程,人工测试耗时费力,采用百佳泰智能电视AI测试方案,事半功倍,能在最短时间得到精准的测试回馈!百佳泰智能电视AI测试方案结合了「视觉识别」、「智能目录探索」、「AI自动化测量」以及「大数据数据库」,提高智能电视的验证效率,业界首创,为全球测试立下标竿! 智能电视AI测试方案 百佳泰可根据客户需求提供客制方案,套用到不同的测试项目,如电视软件验证、语言测试、语音测试以及性能延迟测试等。藉由多元的测试模块,协助厂商以更全面的方式,于产品研发阶段找出问题并及早解决。 AI 技术之测试应用 智能电视测试方案-核心技术模块 视觉识别 利用AI视觉识别技术,分辨与设计不符之项目。 智能目录搜索 复杂的电视阶层目录,不定时更新的目录排序等,往往需耗费许多时间手动编辑脚本,然而透过智能目录搜索技术,能够让搜索移动变得更聪明,缩短手动编辑脚本的时间。 仪器脚本控制 透过脚本来控制数字、模拟电视信号产生器,舍弃复杂的操作手册,亦能降低人为操作产生的失误,并于24小时不间断控制切换不同格式信号。 结果判定数据库 透过自我学习功能,搜集原本无法识别或容易识别错误等潜在问题,透过云端收录进判定数据库,进一步分析后作为提升未来测项的侦错率。 多语言数据库 透过多语言数据库,大幅降低语言识别的门坎,以利进行不同语言接口的字符串验证。并透过智能自我学习功能,持续累积各种特殊字符串提高侦错率。 多语音数据库 百佳泰自建多语音数据库 GANDO (性别、年龄、噪音、距离、干扰Gender, Age, Noise, Distance, Interference),不仅能验证不同性别、年纪、环境噪音、距离、干扰等变量对DUT之影响,也能透过学习机制,持续累积特殊语音的标志,提高侦错率。 延迟测量自动化方案 人工无法测量的毫秒单位,透过传感器搭配可程序化工具,操作时便能测量并记录。 数字箭头键控制 透过数字箭头键来控制不同电视遥控器,达到操作与结果一致。
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    2019-9-26 15:20
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    它抓的住你!智能影像侦测的具体应用与验证
    作者: 百佳泰/Kali 什么是智能影像侦测? 智能相机在近年经由学术单位大量研究与扩展让影像侦测技术更上一层楼,因其功能卓越及使用便利,也逐渐成为许多家庭必买的智能用品之一。简单来说,智能影像分析系统会透过计算机视觉、机器学习与深度学习等技术,从中学习人的视觉识别能力,并自动判读影像中的关键信息,目前被大量使用在人脸识别、人体动作捕捉、光学文字识别技术等。此外,智能相机也导入了云端系统,使数据可以循环储存在云端上,搭配网络平台上导入的识别技术,无需额外再架设主机或储存设备,从而减少设备的开销。 市场常见的四大影像识别软件与平台 百佳泰从市面上常见的影像识别软件,分别介绍其功能及原理: · 人脸侦测 · 人体动作侦测 · 车辆识别 · 光学文字识别功能 人脸识别 人脸识别是智能相机中最重要的一部分,其原理为当相机取得人脸影像后,会取得人脸五官相对位置的坐标。我们以知名影星为例(图1.1),从照片中撷取眉毛、眼睛、嘴部等多点位置后,描绘出多点所形成的轮廓;如拍摄到数张同一人脸在不同角度的影像时,软件会利用神经网络处理图片,从中提取特征点,并将其数张影像代入机器学习算法,可训练分类器分类以及训练出人脸身份对应的模型。 图1.1:将不同角度的同一人脸导入侦测系统进行训练 当下一次再拍摄到同一个人的人脸时,侦测系统便会代入之前训练好的模型,便可准确辨认出该人的身份(如图1.2)。 图1.2 此外,这一系列的技术也可运用在实时视频中,影像侦测透过模型可迅速识别人员身份(如图1.3)。 图1.3 人体动作侦测 在居家环境中,婴幼儿及老人的居家照顾较为费心;如稍不注意,可能会导致婴儿跌落床下或是老人跌倒等情形发生。智能摄影机另一项着重的功能在于可侦测人员防跌以及防摔,镜头会侦测人员的肢体由直立快速改变为平躺或卷曲状的动作。另外像是运动训练单位所使用的智能摄影机,也搭配了肢体捕捉功能,可精准进行动作肢体的校正。目前肢体捕捉最主流的为Open Pose,识别的原理先由相机捕捉到2D图像并传到网络平台数据库,图像数据再导入Open Pose运算平台,之后Open Pose中的关键点检测器会识别并标记出身体特点的部位,身体跟踪算法会计算出不同角度下每个姿势的表现,并以3D彩色火柴人的形式呈现出来。(图2) 图2 车辆识别 在交通管理工作领域中,车辆识别是相当实用的功能,例如停车场停车、路边违停、超速等交通安全事件,往往都需要拍摄车牌号码取得证据。不同地区的国家有不同车牌格式,当摄影机拍下车牌影像后会立即上传到平台数据库。就目前来说,网络平台上Open ALPR可针对不同地区的车牌格式进行训练并储存模型,当用户上传数据到平台时便能快速识别该车牌,并提供车辆型号、年分、厂牌、车牌号码等信息。 图3 光学文字识别功能 利用图像识别的方式撷取文字信息,可以大量应用在各种场合,例如各种有文字信息的图像、光学文件扫描仪、文字翻译机等。目前较为广泛使用的是Tesseract的OCR技术,在网络平台先建置并设定好使用的文字语系模型,再输入含有文字的影像和模型比对,即完成文字识别输出(图4)。 图4 百佳泰四大影像软件验证服务 百佳泰与时俱进,导入四大影像识别验证测试,确保您的产品可针对不同目标进行精准识别与校正,除可保有良好的产品质量外,也能在市场中占据一席之地。 以下为智能摄影机验证项目其具体方法(表1) 此外,我们参考市面上三大热门网络 平台供货商(表2),透过平台搭配能为您的产品架构出最佳智能影像识别测试方案。
  • 热度 2
    2019-9-16 14:05
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    作者:百佳泰/Raymond Amazon在2016年6月发布Alexa软件开发工具包后让语音助理应用迅速崛起;Alexa语音助理也在来年的CES展会中大放异彩,获得多家厂商的支持与采用。语音助理以遍地开花的形式纷纷被各大厂商植入在各类型的物联产品,其中又以智能型手机占绝大部分。用户可透过手机内建的语音助理来快速进行关键字搜寻或下达各种不同需求的指令,让手机不再需动手来启动各种功能。 然而,从用户的实际操作上来看,语音助理经常会发生以下两种问题: 1. 手机对于指令的收音与辨认不良。 当用户在户外下达语音指令时,旁边一台汽车呼啸而过,或在骑车时,麦克风被引擎声干扰等,上述原因皆容易造成手机上的语音助理无法完整识别正确的指令。 2. 手机麦克风收音的正确性。 厂商可针对语音助理后台的云端、AI数据库进行校对。然而,即便有强力的后台校对功能,也无法修正手机上的收音与降躁技术。举例来说,使用者会因户外环境的变因,导致手机的收音、降噪技术收到错误信息,造成语音助理识别准确率降低。 当上述问题发生时,用户可能会对产品的质量抱持怀疑外,也可能会对周遭的亲友进行宣传、或反对购买,不仅让品牌被贴上质量不佳的标签,也会造成品牌的信赖度降低等风险。 百佳泰聆听您的需求,针对环境变因进行模拟及测试 百佳泰以台湾地区在地文化作为环境基准;尤以交通工具多以摩托车为主的情况下,使用者会把手机放在摩托车用的手机架上,以便骑车时可随时对手机语音助理下指令。然而,如果这时手机的收音不佳,会影响对使用者的方便度。我们使用聆听室与各种语音组合,仿真用户在骑车使用时可能会遇到的情境,并搭配目前广泛使用的Google语音助理进行验证测试。其数值可协助品牌商及开发商日后在设计手机收音时作为参考指标。 环境架设 为了保证环境模拟的高度准确性,聆听室、固定语句、声音大小等条件都需建立在一个可控的范围内。 下图为模拟手机在摩托车车架上的使用环境 1. 外部音量达70~75dbC 2. 用专业喇叭仿真一般人正常说话,音量大小为90dbC 3. 利用手机架保持手机悬空 测试摆放位置如下 测试目标 1. 安静情况下手机的收音表现 2. 马路环境下手机的收音表现 3. 在三种使用者最可能使用的距离下,搭配1和2,两点手机的收音表现 同时,因应现在蓝牙耳机的使用情况增加,使用者经常利用手机搭配蓝牙耳机使用,故我们也针对了蓝牙耳机在路上使用时,可能遇到的情况实行模拟。 三种模拟情境 1. 一般室内 2. 马路上:一般马路声音大小,有车子和引擎声(约为75 dbC) 3. 马路上:略微吵杂, 模拟上下班马路声音大小,有车子和引擎声(约为85 dbC) 测试设备 耳机使用了目前市面上的主流蓝牙耳机,并分别使用语音助理和假人仿真真人讲话效果。 实际测试结果 一般室内 当在一般室内的环境(约65dbC)时,A牌手机的表现均回复正确,B牌手机则有2句没有正确抓到语意。此外,从图1-2可看出,无论在各种距离,B牌手机皆发生已经唤醒但却抓不到正确语句的情况。此外,在蓝牙耳机的测试结果显示,耳机1和2皆有良好的反应与回复,性能表现优异。 图1-1 一般室内环境(A牌手机) 图1-2 一般室内环境(B牌手机) 一般马路 在模拟一般马路(约75dbC)的情境测试,可得知识别率开始降低,且回复不正确的频率也慢慢增加。但我们发现A牌手机的表现相较于B牌略为稳定;B牌的测试结果明显降低许多,甚至在模拟最远距离(60cm)处还发生无反应的情形。 图2-1 一般马路环境(A牌手机) 图2-2 一般马路环境 (B牌手机) 吵杂马路 最后一个测试我们模拟在吵杂马路(约85dbC)的情境,从结果得知两者的语音识别度表现皆为不理想;而在蓝牙耳机的测试结果显示,耳机2的表现相较于耳机1略好。 图3-1 吵杂马路环境(A牌手机) 图3-2 吵杂马路环境(B牌手机) 从以上三项测试数据结果我们得知,即使在相同的环境中,产品也会因硬件设计的不同造成不同的结果:A牌手机除了收音麦克风外还另设2个抗环境音用的抗噪麦克风;而B牌手机在设计上只保留1个收音的麦克风,因此设计上的不同反映在了测试成绩上,同时也代表了使用者有可能会遇到的问题。而在蓝牙耳机的测试中,两款耳机均在吵杂的环境中表现较差;但由于耳机2在设计上有4个收音麦克风,固表现优于耳机1。 专业语音助理性能测试尽在百佳泰 手机中内建语音助理的功能在近年来蓬勃发展,使其作用越来越广泛。因用户越加开始注重语音助理的用户体验度,手机、蓝牙耳机的设计无论从硬件(麦克风)或是软件(UX)上也须精进更多的要素与功能。百佳泰不仅拥有Audio声学实验室、且能提供Amazon Alexa Built-in的相关性能验证,协助您找出产品潜在的风险问题并提供客制化的情境仿真测试,可确保产品质量及提升消费者对于品牌的信赖及好感度。
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    2019-9-3 14:20
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    现代人生活忙碌,饮食习惯大部分以外食为主,因此如何在能兼顾工作之下又吃得健康便是现代人越来越关注的课题!而真空低温烹饪法就是一种两全其美的方法。 过去人们使用电饭锅后面接电流调控器再搭配时间控制器,模拟低温慢煮机的作法。而现在拥有蓝牙和Wi-Fi的智能家用低温慢煮机是一个更不错的选择,智能家电是各家厂商的重点,透过智能与家居整合的功能,因此接下来我们会针对智能低温慢煮机的温度及功耗掌控、联机能力、APP的使用性以及可靠度作探讨。 低温慢煮机的温度及功耗管控 根据下列低温慢煮机温度功耗图表显示,开始加热的前15分钟是功耗最大的时候(请参考蓝色曲线),当接近设定温度时功耗会逐部下降,直到设定温度到达时,便以较低的瓦数维持该温度。温度控制基本上相当精准,而当到达默认温度时,计时结束后APP会以信息及低温慢煮机本身也会发出蜂鸣声来提醒使用者。 手机品牌与低温慢煮机的蓝牙联机状况 下列图表为各家品牌手机蓝牙(Bluetooth)已开启的状态下,进行与低温慢煮机配对及操作的成功率,虽然有时候会配对失败,但基本上都可以与低温慢煮机成功配对,只要配对完成操作并没有出现太大问题。 透过低温慢煮机APP重新启动蓝牙 在成功以手机蓝牙联机低温慢煮机后,我们关掉手机的蓝牙并尝试对其重新联机,可发现以下结果:安卓系统可以直接启动蓝牙,而苹果手机无法由APP直接启动蓝牙。 低温慢煮机蓝牙联机范围测试 下列图表为在蓝牙联机状况下,离开后范围再回到蓝牙范围的测试情况,如图所示,安卓系统在离开范围要恢复联机成功与失败率各半,虽然大部分的时候可以用重新启动APP来化解此状况,但对使用者来说相对会造成一些使用上的不方便。至于苹果手机APP在这部分表现成功率极高。 手机Wi-Fi网络联机功能 网络联机功能方面测试其低温慢煮机对各类编码的可联机程度。这部分有以下的状况。 · 联机中有低机率会连不上网。 · WEP设定时有某些AP要求设定5位,但低温慢煮机输入却至少要8位导致无法链接的状况。 联机平稳 在做联机稳定平稳测试时,不论是做信号转换,或待机都有机会显示无法联机,虽然在重新开启APP之后依然可以恢复联机,但恐影响使用的观感 · 信号转换有机率会断线 · 待机状态下有机会断线 低水位测试 下列是低温慢煮机与APP在待机、启动、启动中,时处于低水位的动作状态。 · 在低水位状态下低温慢煮机皆不会被启动符合安全。 · 除待机状态,在试图启动和启动中达到低水位皆会有警告声响符合安全。 · 但在低水位状态下APP皆没有反应状况提醒使用者,建议APP也能反映低水位状况。 · 另外安卓系统在低水位状态下试图启动低温慢煮后APP会卡住,苹果则不会。 于此当发生低水位时,APP并不会给予警示,这部分会造成使用者在状况发生当下不知道低温慢煮机处于低水位。另外就是在安卓手机系统,低水位状态下试图启动低温慢煮时会发生APP启动卡的状况(低温慢煮机已停机),这部份判定应为APP的问题。 网上搜寻低温慢煮机最常遇到的是蓝牙及网络联机问题,虽然最严重的问题在本次研究中都没有出现,但在APP的使用上确实有些问题,虽然发生问题后都可以重新启动APP来解决,但在使用者的观感而言确实有体验不佳的情况发生。
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