Allion Labs / Raymond Chang

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)

 

  1. 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。

 

 

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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。