中英混输场景,语音产品怎么验收?
我们团队日常中英夹杂:产品名英文、解释中文、插一句术语再切回去。接语音代理后,延迟和识别率波动比纯中文大得多,演示用「精心录音」完全测不出来,上线后客服侧才会暴露。
想请教一套可重复的验收方式:
1. 测试集:有没有公开的中英混说语料,或你们内部录制规范(音量、噪声、语速); 2. 指标:WER 之外,是否要单独看「语言切换点」错误与打断成功率; 3. 场景分层:客服、陪练、会议摘要是否该用不同阈值; 4. 回归:模型或提示一改,如何避免「修了英文坏了中文」。
若你做过 LoomVoice 一类产品的验收,或有可分享的录制 checklist,求求贴出来。我们也可以把脱敏样例协议开源成社区最小集合。欢迎附上「失败时听起来像什么」的主观描述,那往往比单一数字更管用。
也欢迎补充反例:什么做法看起来热闹,却伤了长期信任。我们更想沉淀可复用的结论。
把经验写具体一点(场景、约束、结果),比空泛安利更能帮到后来者。
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