Die Zukunft der Audioqualitätsprüfung: Künstliche Intelligenz in QA-Technologien

In diesem Blogartikel werden wir aufzeigen, wie fortschrittliche Technologien – insbesondere Whisper von OpenAI sowie Technologien, die derzeit von TestDevLab entwickelt werden – SpeechQ und ASQ-ViT – die Audiotechnologie und die Qualitätssicherungsverfahren revolutionieren werden. Wir werden die Funktionsweise dieser innovativen Lösungen untersuchen und ihre potenziellen Auswirkungen auf die Zukunft der Branche erörtern.

Der Bereich Quality Assurance (QA) entwickelt sich in einem unglaublichen Tempo weiter, und eine bedeutende treibende Kraft hinter dieser Transformation ist Künstliche Intelligenz (KI). In der heutigen digitalen Welt nehmen Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt der Daten exponentiell zu. Unter diesen Umständen sind herkömmliche QA-Methoden häufig nicht in der Lage, dem gestiegenen Bedarf an Genauigkeit, Effizienz und Skalierbarkeit gerecht zu werden. KI greift ein, um innovative Lösungen anzubieten, die die QA-Prozesse revolutionieren.

KI hat sich als unverzichtbares Werkzeug erwiesen, um Präzision zu verbessern und Prozesse in der QA zu beschleunigen. Ihre Fähigkeit, riesige Datenmengen zu analysieren und Muster, Anomalien oder Trends zu identifizieren, übersteigt die menschlichen Fähigkeiten deutlich. Dies ist besonders wichtig in Bereichen, in denen der Spielraum für Fehler minimal ist und die Anforderung an Präzision von größter Bedeutung ist, wie z. B. bei der Qualitätssicherung von Audio.

Ein wichtiger Vorteil der Verwendung von KI in der QA besteht darin, dass sie objektive, konsistente Ergebnisse liefert. KI eliminiert menschliche Voreingenommenheit und Variabilität, die die Ergebnisse bei herkömmlichen manuellen Tests oft verzerren. Durch Bereitstellung eines objektiven Standards stellt sie sicher, dass die QA-Prozesse genauer, zuverlässiger und konsistenter sind.

Darüber hinaus ermöglicht KI, dass QA-Prozesse dynamischer und reaktionsfähiger werden. Im Angesicht unvorhersehbarer Netzwerkbedingungen und diverser realer Szenarien können KI-gesteuerte Tools effektiver reagieren und sich anpassen. Sie können diese wechselnden Bedingungen simulieren, die Audioqualität beurteilen und helfen, robuste Testverfahren zu etablieren, die auf ein breites Spektrum von Situationen angewendet werden können.

Zusätzlich dazu macht KIs Fähigkeit, ohne Referenzdaten zu arbeiten, sie äußerst vielseitig und flexibel. Traditionelle Methoden sind durch die Notwendigkeit idealer Referenzsamples eingeschränkt, die nicht immer unter verschiedenen Netzwerkbedingungen verfügbar sind. Die Fähigkeit von KI, die Qualität ohne Referenzdaten vorherzusagen, ebnet den Weg für effizientere und anpassungsfähigere QA-Prozesse.

Die zunehmende Integration von KI in die QA ist ein Beweis für ihr transformatives Potenzial. Sie ist nicht nur ein Trend, sondern eine wesentliche Komponente moderner QA-Praktiken. Als QA-Ingenieure ist das Verständnis von KI und ihren Anwendungen nicht mehr optional, sondern eine entscheidende Fähigkeit, um relevant und wettbewerbsfähig zu bleiben. Durch die Nutzung von KI können QA-Ingenieure sicherstellen, dass sie den steigenden Anforderungen an erstklassige Qualität in der digitalen Welt gerecht werden können.

Drei Frameworks im Detail: WhisperAI, SpeechQ und ASQ-ViT

Um diese Transformation besser zu verstehen, wollen wir uns drei Frameworks ansehen: WhisperAI, SpeechQ und ASQ-ViT.

Whisper bildet die Grundlage für moderne Qualitätssicherungsmaßnahmen in Audiotechnologien. Es handelt sich um ein Spracherkennungsmodell, das auf einem großen Datensatz diverser Audios trainiert wurde. Whisper ist ein Multitasking-Modell, das mehrsprachige Spracherkennung, Sprachübersetzung und Spracherkennung durchführen kann. Mit Hilfe von KI bietet diese Technologie eine effiziente Methode zur Beurteilung der Qualität degradierter Audioproben im Vergleich zu Referenzsamples.

Whisper ist im Wesentlichen ein Indikator für die Audioqualität, der es QA-Ingenieuren ermöglicht, den Grad der Degradation einzuschätzen, den ein Audiosignal verkraften kann, bevor es unverständlich wird. Dies spielt eine entscheidende Rolle in Umgebungen, in denen optimale Audioqualität von größter Bedeutung ist, wie z. B. bei Telekommunikationssoftware, Plattformen für virtuelle Meetings, Podcast-Streaming-Diensten und sogar KI-gesteuerten Transkriptionsdiensten.

Die Auswirkungen von WhisperAI auf die Qualitätstests sind beträchtlich. Mit dieser Technologie können wir nicht nur bestimmen, wie widerstandsfähig unsere Audiodienste gegenüber Qualitätsverlusten sind, sondern auch den Schwellenwert festlegen, ab dem sich die Audioqualität verschlechtert. Durch die Festlegung dieses Benchmarks können wir unsere Testverfahren so gestalten, dass die Audioqualität immer über diesem Schwellenwert bleibt und somit ein positives Benutzererlebnis gewährleistet wird.

SpeechQ ist ein leistungsstarkes Tool zur Messung der Verständlichkeit von Audio in realen Szenarien. Auf der Grundlage von Whisper verwendet SpeechQ Textkorrelation, um die Verständlichkeit degradierter Audioproben zu schätzen. Mit anderen Worten, es wird beurteilt, wie gut Benutzer das Audio trotz seiner Degradation verstehen können. SpeechQ ist besonders nützlich für die Bewertung der Audioqualität bei Videokonferenzen, bei denen die Netzwerkbedingungen unvorhersehbar und sehr unterschiedlich sein können, und dient als wichtiger Schlüsselkennzahl (KPI) für die Audioqualität.

Abgesehen von Videokonferenzen kann SpeechQ auf jedes Szenario angewendet werden, in dem eine klare Audiokommunikation entscheidend ist. Ob es sich um ein wichtiges Geschäftsmeeting, einen virtuellen Vortrag im Klassenzimmer, einen Termin per Telemedizin oder sogar ein Live-Streaming-Konzert handelt – SpeechQ hilft QA-Ingenieuren, die Audioklarheit genau zu beurteilen.

Als QA-Ingenieure müssen wir verstehen, wie Netzwerkschwankungen die Audioqualität beeinflussen. Mit SpeechQ können wir verschiedene Netzwerkbedingungen simulieren und beurteilen, wie gut Anwendungen ihre Audioqualität unter diesen Bedingungen halten können. Es geht nicht nur darum, klare Audioqualität unter idealen Bedingungen zu gewährleisten, sondern auch um Klarheit, selbst wenn die Bedingungen nicht perfekt sind.

Die Audioindustrie, wie jede andere Technologiebranche auch, ist datengesteuert. Wir verlassen uns stark auf Daten, um die Leistung einzuschätzen und zukünftige Strategien zu planen. Hier kommt ASQ-ViT ins Spiel und liefert einen datengesteuerten Ansatz zur Bewertung der Audioqualität.

ASQ-ViT – oder Audio Spectrogram Quality mit Visual Transformer – ist ein Tool zur Bewertung der Audioqualität ohne Referenzdaten, das verwendet werden kann, um eine Vielzahl von Audiotechnologien zu bewerten, wie z. B. Audio-Streaming-Plattformen, digitale Assistenten, Telekommunikationssoftware und mehr.

Die Kernstärke von ASQ-ViT liegt in seiner innovativen Kombination aus Spektrogrammen und einem Deep-Learning-Modell, das eine präzise Bewertung der Audioqualität ermöglicht. Ein Spektogramm ist eine visuelle Darstellung des Spektrums von Frequenzen in einem Ton oder anderen Signal, wie sie sich mit der Zeit ändern.

ASQ-ViT ermöglicht es uns, die Audioqualität durch eine neue Linse zu betrachten, indem es Audiosignale als Bilder behandelt und diese über ein konvolutionales neuronales Netzwerk und einen Transformer verarbeitet. Um Audio zu bewerten, verwenden wir dieselbe Architektur wie unseren VQTDL-Algorithmus.

Einer der Hauptvorteile von ASQ-ViT ist seine Fähigkeit, die menschliche Wahrnehmung der Qualität zu spiegeln und so QA-Ingenieuren zu helfen, die Audioqualität enger an die Erwartungen der Benutzer anzupassen. Darüber hinaus zeigt die hohe Korrelation von ASQ-ViT mit subjektiv bewertetem Audio seine Fähigkeit, die Qualität auch ohne Referenzdaten genau vorherzusagen. Für QA-Ingenieure bedeutet dies eine geringere Abhängigkeit von idealen Referenzsamples für die Qualitätsbewertung. Dies ebnet den Weg zu effizienteren und anpassungsfähigeren QA-Prozessen.

Diese transformativen Technologien sind mehr als nur Werkzeuge. Sie repräsentieren einen Paradigmenwechsel in unserer Herangehensweise an die Qualitätssicherung. In der Zukunft ist die Akzeptanz dieser innovativen Qualitätsbewertungsmethoden nicht nur vorteilhaft, sondern auch unerlässlich, um in der sich schnell entwickelnden Audiotechnologiebranche relevant und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Bei Q-Centric sind wir bestrebt, an vorderster Front der KI-Revolution mitzuwirken, indem wir einzigartige Testtools entwickeln und umfassende Software-Testdienstleistungen anbieten, die den Anforderungen von Unternehmen aus allen Branchen gerecht werden. Kontaktieren Sie uns, um mehr über unsere einzigartigen Audioqualitätsalgorithmen SpeechQ und ASQ-ViT zu erfahren und wie wir diese in Ihr Projekt integrieren können, oder melden Sie sich, um herauszufinden, wie wir Ihnen bei der Prüfung der Qualität Ihrer Lösung helfen können.