Z怎样写系统测试报告(F)

本文介绍如何通过导出问题单列表并使用Excel进行数据分析来生成缺陷统计表和版本缺陷趋势图,帮助团队有效管理和追踪软件质量问题。
第二步是导出问题单列表,步骤如下:
a)选中刚才创建的视图Untitled
b)单击File->Export
c)在弹出的Export对话框中,任意输入一个文件名,扩展名为.csv,选择保存类型为Comma Separated Value。
d)在弹出的CSV Export对话框中选择All documents,并勾选中Include View
e)单击ok,完成导出问题单列表。

第三步生成缺陷统计表,步骤如下:
a)用Excel打开刚才导出的问题单列表untitled.csv,单击数据->数据透视表和数据透视图菜单。
b)单击下一步
c)发现选中所有记录,再单击完成。
d)产生了另外一张表格,右侧有数据透视表字段列表。
e)将数据透视表字段列表中的责任项目组字段拖到行字段区,将严重程度字段拖到列字段区,将跟踪号字段拖到数据项区,生成缺陷统计表。

2、 版本缺陷走势
版本缺陷走势是统计出各特性的缺陷数量的走势并加以分析,主要是生成B版本缺陷趋势表及B版本缺陷趋势图。
第一步是生成B版本缺陷趋势表。参照上面缺陷统计表的步骤,分别统计出各B版本的缺陷数据,计入下表。
测试版本 缺陷总数 致命问题 严重问题 一般问题 提示问题
B011
B012
B013
合计

第二步是生成B版本缺陷趋势图,步骤如下:
a) 将B版本缺陷趋势表拷入excel表格,并选中数据
b)单击插入->图表
c)选择折线图及数据点折线图,单击下一步
d)选择”列”,单击完成
e) 生成B版本缺陷趋势图完成
同样可以生成B版本特性缺陷趋势表和B版本特性缺陷趋势图,示例如下:

B版本特性缺陷趋势表
特性 B010 B011 B012 B013 B015 B016
Dms Util 2 1 5   1  
QoS后台 78 192 102 36 47 8
QoS前台 71 95 90 30 44 11
二层 70 108 51 23 27 3
公共支撑 49 64 27 55 56 10
业务保障 92 75 19 18 12 1
业务配置 57 78 66 21 26  
资料   38   16 4 27

B版本特性缺陷趋势图 略
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和性能。 - **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和准确性的反馈。 ### 测试环境 详细记录测试过程中使用的硬件和软件环境,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、验证集和测试集的大小。 - **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") ``` ###
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