Z怎样写系统测试报告(E)

本次测试采用Mimic模拟告警发送,验证网管系统对接收告警的处理能力。结果显示网管基本能正常接收告警,但在告警信息准确性方面存在问题,包括定位信息错误及告警名称不够简洁等。风险评估指出了几个关键风险点,如未进行全面的告警遍历测试等。
部署运行你感兴趣的模型镜像
本次告警测试以Mimic模拟告警发送,网管是否正常接收、接收告警内容是否正确为测试重点。测试结果显示网管可以正常接收到告警,但是部分告警的具体信息不够准确,主要体现在定位信息中部分内容不正确,部分有含义的字段直接使用了枚举值,告警名称不够简洁,总体上此版本的测试结果相对较稳定。
5、风险评估
此处列出版本的质量风险以及对应的规避措施,例如:
序号 风险描述 规避措施 责任人
1 故障模块功能测试,因为时间原因,并未进行继承告警的遍历测试。 建议在后续版本进行继承告警的遍历测试。 XX
2 故障模块功能测试,因为时间原因,没有关注告警与面板、资源的联动。 建议在后续版本对与面板和资源有联动的告警进行测试。
3 实际环境产生的告警和Mimic模拟的告警信息结构不同,导致网管处理有误。 尽量在实际环境产生真实告警来测试,另外,需要主机提供具体的告警Mib参数信息。

3.5 版本缺陷分析
缺陷统计主要涉及到被测系统的质量,因此,这部分成为开发人员、质量人员重点关注的部分。最好能给出缺陷的图表以便直观查看。俗话说一图胜千言,图表能够使阅读者迅速获得他关心的信息。
1、 特性缺陷统计
特性缺陷统计是统计出各特性的缺陷数量,主要是生成C版本缺陷统计列表。
第一步是在CMM库中创建所需视图,步骤如下:
a)打开CMM库, 单击create->view;
b)在弹出的Create view对话框中单击Copy From按钮
c)选择00按PR跟踪号,单击ok
d) 在Create Viev对话框中的Selection conditions框中输入:
SELECT( (@Contains(BASELINe_eng; "版本号")) & (!@Contains(SecNameNow; "初始化")) & (!@Contains(SecNameNow;"待删除")) & (!@Contains(LastResult; "非问题或重复问题归档")))
注意:红色字体为待统计版本的版本号,例如zzz)单击ok后,创建视图完成。

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Stable-Diffusion-3.5

Stable-Diffusion-3.5

图片生成
Stable-Diffusion

Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型,相比 3.0 版本,它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

语音识别系统测试报告需要系统性地涵盖测试目标、测试方法、测试环境、测试结果分析以及改进建议等多个方面。以下是一个详细的编指南: ### 测试目标 明确测试的主要目的,例如评估语音识别系统的准确率、响应时间、多语言支持能力等。测试目标应与实际应用场景紧密结合,以确保测试结果具有实际意义。 ### 测试方法 描述所采用的测试方法,包括但不限于以下几种: - **基准测试**:使用标准数据集对语音识别系统进行测试,以便与其他系统进行比较。 - **压力测试**:通过增加并发请求的数量来测试系统的稳定性性能。 - **功能测试**:验证系统是否能够正确识别特定类型的语音输入,如命令词、连续语音等。 - **用户体验测试**:邀请真实用户参与测试,收集他们对系统易用性准确性的反馈。 ### 测试环境 详细记录测试过程中使用的硬件软件环境,包括但不限于: - **硬件配置**:CPU、内存、存储设备等。 - **操作系统**:Windows、Linux、macOS等。 - **网络环境**:局域网、广域网、无线网络等。 - **语音识别引擎版本**:确保记录所使用的语音识别库或服务的具体版本号。 ### 测试数据集 列出用于测试的数据集及其特点,例如: - **数据集名称**:TIMIT、LibriSpeech等。 - **数据量**:训练集、验证集测试集的大小。 - **音频格式**:采样率、位深度、声道数等。 - **语言种类**:单语种或多语种。 ### 测试指标 定义并计算一系列关键性能指标(KPIs),用于量化语音识别系统的性能,常见的指标包括: - **词错误率(WER)**:衡量识别结果与参考文本之间的差异程度。 - **句子错误率(SER)**:统计完全错误的句子比例。 - **平均响应时间**:从接收到语音信号到输出识别结果所需的时间。 - **资源消耗**:CPU利用率、内存占用量等。 ### 测试结果分析 根据上述指标对测试结果进行深入分析,指出系统的优势与不足之处。可以使用图表形式直观展示不同条件下的性能变化趋势,帮助读者更好地理解数据背后的意义。 ### 改进建议 基于测试结果提出具体的优化建议,可能涉及算法调整、模型结构调整、参数调优等方面。此外,还可以探讨如何通过引入新技术或工具进一步提升系统表现。 ### 代码示例 ```python import speech_recognition as sr def test_speech_recognition(audio_file): recognizer = sr.Recognizer() with sr.AudioFile(audio_file) as source: audio_data = recognizer.record(source) try: text = recognizer.recognize_google(audio_data, language='zh-CN') print(f"Recognized Text: {text}") except sr.UnknownValueError: print("Google Speech Recognition could not understand the audio") except sr.RequestError as e: print(f"Could not request results from Google Speech Recognition service; {e}") # Example usage test_speech_recognition("example.wav") ``` ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值