验证音频内容（例如IVR提示）是INTACT自动执行的许多任务之一。 这意味着不再需要手动检查音频内容，这大大减少了检查测试结果所花费的时间。
验证音频记录的内容通常很耗时，并且容易出现人为错误和技术干扰。 手动比较录音和参考文件与自动测试的目标存在内在冲突。 在QiTASC，我们开发了一个音频插件，可以解决此问题。 音频插件的音频指纹识别功能可自动执行验证录音的任务，例如呼叫者拨打被阻止号码时播放的语音通知。 然后将该音频记录与参考文件数据库进行匹配，并寻找最佳匹配。
音频验证-或音频匹配适用于测试以下项目：
- IVR系统
- 音频公告
- 网络运营商消息
我们与一位开发人员就此新功能进行了交谈，以了解有关此功能的更多信息以及音频指纹识别如何使需要验证音频质量和内容的测试工程师的工作变得更加轻松。 他们必须说的是：
手动验证录音的弊端
尽管INTACT始终能够实现呼叫流程的自动化，包括涉及多方的复杂场景，呼叫转移或网络拒绝，但解决包括音频公告的测试场景却是另一个问题。 这些公告可能采用几种不同的语言来说明订户的喜好和位置，有时甚至可能播放多个公告 。 以前，验证这些音频公告的内容需要测试人员手动收听音频回放，并对照描述该公告并将其映射到其适用方案的参考列表进行检查。
验证音频公告的手动方法不仅耗时，而且容易出错 。 “手动”验证录音时， 较差的声音质量和背景噪声可能会导致难以识别录音内容，从而需要重新进行测试。 外语公告可能很难验证测试人员是否能熟练使用该语言。 这些与时间和技能相关的局限性对项目的准确性及其实现目标的能力构成了风险。
通过开发音频指纹识别功能，现在可以在测试用例中自动将文件相互比较，同时根据需要设置置信度以筛选最佳匹配。
为什么要使用自动音频匹配？
INTACT音频插件的设置涉及Raspberry Pi ，该Raspberry Pi使用特殊的音频电缆通过USB声卡连接到电话。 每个Raspberry Pi都运行AudioService 。 匹配音频步骤和步骤详细信息使用户可以访问在测试案例中播放的音频公告的记录。 然后，将录音与参考文件进行比较，以基于其音频指纹来寻找最佳匹配。
参考文件是以8 kHz单声道录制的.wav录音。 每个录音都有一个独特的“指纹”，可以将其与所有其他音频录音进行比较，并根据每个文件的指纹得出相似性评分。 当执行包括match audio步骤的测试用例时，INTACT根据音频匹配器配置中设置的容差参数在数据库中搜索最佳匹配。 然后，INTACT返回最可能的候选对象（如果有），它将始终是最接近的匹配项。
使用“ match audio步骤有几个好处，包括：
- 由于使用了音频插件设置，因此录音质量更高。 当前设置大大降低了通话记录和参考文件记录的声音失真。
- “
Match audio步骤减少了根据参考文件审阅和评估录音所需的时间和精力，因为不再需要人工审阅它们。 当然，出于质量保证的目的， 用户仍可以手动比较文件 。 - 保真度基于设置的阈值：指纹越接近参考记录，质量越高。 这意味着公告不仅可以测试匹配的内容，还可以测试音频质量。
- 由于音频指纹的准确性，包括外语录制在内的语言问题不再是问题。
如何使用音频匹配功能？
一旦设置了项目并配置了所有必需的硬件，创建和执行音频匹配就与INTACT执行任何其他与电话相关的测试用例没有什么不同。 唯一的区别是必须在功能文件中指定其他“匹配音频步骤”或“步骤详细信息”。
从测试用例获得的录音然后可以作为上下文对象和报告附件进行访问。 还可以在INTACT Studio 日志输出窗口 ，“报告和日志”文件夹或我们的QLASS报告服务中找到其他测试用例执行（需要附加许可证）。
对于技术要求，使用音频匹配步骤和任何其他与INTACT音频插件相关的功能都需要满足以下条件：
- 有效的INTACT Server许可证。
- 已配置的测试项目。
- Raspberry Pi，使用专用音频线通过USB声卡连接到电话。
- 已配置的AudioMatcher块。 已经开发了
AudioMatcher配置的默认设置，因此仅必须指定配置文件和参考文件目录。 所有其他参数都可以由高级用户进行调整，但最好不要理会。 - 参考文件数据库，由清晰且不太嘈杂的参考文件组成。
- 另外，该项目可能需要配置特定的订户参数以保证播报回放，例如，将电话号码映射到已
blocked。 如果呼叫了该电话号码，则应始终播放通知呼叫者无法接通该号码的通知。
结论
为了重新获得涉及录音的电话测试用例中自动测试的效率，我们开发了INTACT音频插件，其中包括一个音频匹配组件。 在测试用例执行过程中录制的音频会使用其音频指纹与参考文件的数据库进行案例比较。 这些音频指纹是音频文件的唯一表示，可以在置信度文件的上下文中进行比较。 如果需要进行其他质量控制检查，仍可以手动访问和比较录音。
该文章还 于 2018年7月2日 在QiTASC 网站上发表。
