软件测试的发展(测试行业的前景)

本文概述了软件测试从功能验证到缺陷预防的四个阶段发展,强调测试思维的重要性。同时,讨论了国内测试行业的需求量大、开发测试比例不平衡以及测试人员薪资潜力,还推荐了测试相关的学习资源和面试准备工具。

软件测试的发展

测试的思想导向来划分为4个阶段:

1. 1957~1978年,以功能验证为导向,测试是证明软件是正确的。(正向思维)

2. 1978~1983年,以破坏性为导向,测试为了找到软件中的错误。(逆向思维)

3. 1983~1987年,以质量评估为导向,测试是提供产品的评估和质量度量。--产品、软件

4. 1988年起,以缺陷预防为导向以用户为中心(顾客至上),测试是为了展示软件如何设计要求,发现缺陷、预防缺陷。--人,用户

对于整个测试行业来说,不论你是做什么类型的测试,其实我们学习的就是一种测试思维。(在往期也有讲到这个)越往后面走,你的测试思维、方法也是需要依据平台、框架、技术、工具。

测试行业的前景

1.需求量

国内软件测试行业发展处于上升期;据中国英才网、前程无忧等大型招聘网站统计的数据中测试行业缺口高达30万,接近40万,只要有互联网产品,就必须有测试!

互联网/移动互联网/物联网迅猛发展,大数据、云计算时代,机器学习的到来,软件测试人才需求倍增。

2.开发测试比例

尽管几乎所有的企业认识到软件测试的重要性,但从进行测试和开发人员的比例来看,测试人员在公司所占比例仍然极不合理。

据有关材料显示企业中测试人员与开发人员比例为1:5的企业高达36.4%,比例为1:2的企业占31.8%,比例为1∶1及以上的企业仅占31.7%。目前欧美等软件产业发达国家的软件企业里,测试和开发人员的合适比例达到1: 1,甚至不少企业测试人员的规模已超过了开发人员。

3.软件测试可以拿多少薪资

入行薪资高,并且之后一路看“涨”

 

最后:下面是配套学习资料,对于做【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程,希望也能帮助到你!【100%无套路免费领取】

软件测试面试小程序

被百万人刷爆的软件测试题库!!!谁用谁知道!!!全网最全面试刷题小程序,手机就可以刷题,地铁上公交上,卷起来!

涵盖以下这些面试题板块:

1、软件测试基础理论 ,2、web,app,接口功能测试 ,3、网络 ,4、数据库 ,5、linux

6、web,app,接口自动化 ,7、性能测试 ,8、编程基础,9、hr面试题 ,10、开放性测试题,11、安全测试,12、计算机基础

  全套资料获取方式:点击下方小卡片自行领取即可

本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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