本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种电子地图应用技术领域，具体涉及一种电子地图语音功能的评测方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术：
现有技术中，关于电子地图的语音功能的评测，主要通过人工来实现。具体地，可以先采集语音评测数据；根据语音评测数据，向电子地图的应用发出语音指令，然后由人工手动地在电子地图上截取该电子地图对语音指令的识别截图和承接截图；并人工对识别截图和承接截图中的文字和该语音指令对应的标准文字进行对比。通过采用多条语音评测数据对电子地图的语音识别功能进行评测。
上述现有的电子地图的语音功能的评测，全程由人工手动来完成，费时费力，且人力成本较高。
技术实现要素：
为了解决上述技术问题，本申请提供一种电子地图语音功能的评测方法、装置、电子设备及存储介质，能够自动在线对电子地图语音功能进行评测，整个过程省时省力。
一方面，本申请提供一种电子地图语音功能的评测方法，包括：
根据预先采集的评测数据集中的各条评测数据，控制仿真音箱向电子地图发出相应的语音指令；
截取所述电子地图响应所述语音指令的图片；
基于各所述评测数据中所述语音指令对应的所述图片，对所述电子地图的语音功能的指标进行评测。
进一步可选地，如上所述的方法中，截取所述电子地图响应所述语音指令的图片，包括：
截取所述电子地图识别所述语音指令的稳定态的识别图片和承接所述语音指令的承接图片。
进一步可选地，如上所述的方法中，基于各所述评测数据中所述语音指令对应的所述图片，对所述电子地图的语音功能的指标进行评测，包括如下至少一种：
基于各所述评测数据中所述语音指令对应的所述识别图片、ocr识别方法以及所述电子地图的显示界面中预设的识别展示策略，分析截取的识别图片的成功率；
基于各所述评测数据中所述语音指令对应的所述识别图片及标准文字信息、所述ocr识别方法，分析截取的识别图片的准确率；
基于各所述评测数据中所述语音指令对应的所述承接图片，分析截取的承接图片的成功率；以及
基于各所述评测数据中所述语音指令对应的所述承接图片以及承接类型、所述ocr识别方法，分析截取的承接图片的准确率。
进一步可选地，如上所述的方法中，基于各所述评测数据中所述语音指令对应的所述识别图片、所述ocr识别方法以及所述电子地图的显示界面中预设的识别展示策略，分析截取到识别图片的成功率，包括：
基于所述ocr识别方法和所述识别展示策略，检测各所述评测数据中所述语音指令对应的所述识别图片是否为稳定态的识别图片；
基于各所述评测数据中的所述语音指令对应的所述识别图片的检测结果，计算截取的识别图片的成功率。
进一步可选地，如上所述的方法中，基于所述ocr识别方法和所述识别展示策略，检测各所述评测数据中所述语音指令对应的所述识别图片是否为稳定态的识别图片，包括：
采用所述ocr识别方法对各所述评测数据中所述语音指令对应的所述识别图片进行识别，获得相应的文字信息；
判断所述文字信息是否符合预设的识别展示策略；
若是，确定所述识别图片为稳定态的识别图片。
进一步可选地，如上所述的方法中，基于各所述评测数据中所述语音指令对应的所述识别图片及标准文字信息、所述ocr识别方法，分析截取到识别图片的准确率，包括：
基于所述ocr识别方法以及各所述评测数据中所述语音指令对应的所述标准文字信息，检测各所述评测数据中所述语音指令对应的所述识别图片识别是否正确；
基于各所述评测数据中的所述语音指令对应的所述识别图片的识别结果，计算截取的识别图片的准确率。
进一步可选地，如上所述的方法中，基于所述ocr识别方法以及各所述评测数据中所述语音指令对应的所述标准文字信息，检测各所述评测数据中所述语音指令对应的所述识别图片识别是否准确，包括：
采用所述ocr识别方法对各所述评测数据中所述语音指令对应的所述识别图片进行识别，获得相应的文字信息；
判断所述文字信息是否与对应的所述标准文字信息一致；
若一致，确定所述识别图片识别正确。
进一步可选地，如上所述的方法中，基于各所述评测数据中所述语音指令对应的所述承接图片以及承接类型、所述ocr识别方法，分析截取的承接图片的准确率，包括：
采用所述ocr识别方法以及各所述评测数据中所述语音指令对应的所述承接类型，识别各所述评测数据中所述语音指令对应所述承接图片的承接是否正确；
基于各所述评测数据中的所述语音指令对应的所述承接图片的识别结果，计算截取的承接图片的准确率。
进一步可选地，如上所述的方法中，采用所述ocr识别方法以及各所述评测数据中所述语音指令对应的所述承接类型，识别各所述评测数据中所述语音指令对应所述承接图片的承接是否正确，包括：
采用所述ocr识别方法对各所述评测数据中所述语音指令对应的所述承接图片进行分析，获取承接类型特征信息；
根据预设的承接类型特征信息和承接类型的对应关系，预测所述承接图片对应的预测承接类型；
判断所述承接类型与所述预测承接类型是否一致；
若一致，确定所述承接图片的承接正确。
另一方面，本申请还提供了一种电子地图语音功能的评测装置，包括：
指令发出模块，用于根据预先采集的评测数据集中的各条评测数据，控制仿真音箱向电子地图发出相应的语音指令；
截取模块，用于截取所述电子地图响应所述语音指令的图片；
评测模块，拥有基于各所述评测数据中所述语音指令对应的所述图片，对所述电子地图的语音功能的指标进行评测。
再一方面，本申请还提供了一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上任一项所述的方法。
又一方面，本申请还提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上任一项所述的方法。
上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果：根据预先采集的评测数据集中的各条评测数据，控制仿真音箱向电子地图发出相应的语音指令；截取电子地图响应语音指令的图片；基于各评测数据中语音指令对应的图片，对电子地图的语音功能的指标进行评测，能够克服现有技术的不足，在线自动地对电子地图的语音功能的指标进行评测。本申请的技术方案，由于采用线上自动实现，对电子地图的语音功能的评测过程省时省力，且评测效率和准确性比较高，与现有技术相比，也能够有效地节省人力成本。
进一步地，本申请的技术方案，可以对电子地图的识别图片的成功率和准确率、承接图片的成功率和准确率分别进行评测，以从多角度分析电子地图的语音识别功能，且每一种指标的评测都能够线上自动进行，评测过程省时省力，且评测效率和准确性较高。
上述可选方式所具有的其他效果将在下文中结合具体实施例加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：
图1是根据本申请第一实施例的示意图；
图2是图1所示实施例中的应用场景图；
图3是本申请的一种稳定态的识别图片的示意图；
图4是本申请的一种ocr识别示意图；
图5是图3所示实施例的承接图片的示意图；
图6是本申请的另一种承接图片的示意图；
图7是根据本申请第二实施例的示意图；
图8是用来实现本申请实施例的电子地图语音功能的评测方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
图1是根据本申请第一实施例的示意图；如图1所示，本实施例的电子地图语音功能的评测方法，具体可以包括如下步骤：
s101、根据预先采集的评测数据集中的各条评测数据，控制仿真音箱向电子地图发出相应的语音指令；
s102、截取电子地图响应语音指令的图片；
s103、基于各评测数据中语音指令对应的图片，对电子地图的语音功能的指标进行评测。
本实施例的电子地图语音功能的评测方法的执行主体为电子地图语音功能的评测装置，用于对各个电子地图的语音功能进行评测。例如，本实施例的电子地图语音功能的评测装置为一电子设备如中控机。
本实施例中，在对电子地图的语音功能进行评测之前，需要预先采集评测数据集，该评测数据集中可以包括多条评测数据，如根据需要，可以采集500条、600条、1000条或者其他数量的评测数据。每一条评测数据中可以包括有具有顺序关系的至少一条语音指令。如针对于电子地图已经打开语音识别功能，评测数据中的语音指令可以直接为搜索某一个地方、或者从一个地方去另一个地方的导航等等应用型指令。实际应用中，一条评测数据中还可以包括打开语音识别功能的打开指令以及发出语音指示的语音指令，或者还可以包括唤醒电子地图应用的唤醒指令。由于唤醒指令，打开语音识别功能的打开指令均为较为常见的指令，这部分功能的指令，任何一款电子地图应用基本都能正确识别。而本实施例中对电子地图语音功能的评测，主要采用应用型语音指令如搜索型、导航型等语音指令，对电子地图的语音功能进行评测。
本实施例的电子地图语音功能的评测过程中，需要采用预先采集的评测数据集中的各条评测数据，评测电子地图的响应，从而可以基于评测数据集中的所有评测数据的评测结果，对电子地图的语音功能的指标进行评测。
图2是图1所示实施例中的电子地图语音功能的评测方法的应用场景图。如图2所示，在具体评测时，电子地图语音功能的评测装置根据预先采集的评测数据集中的各条评测数据，控制仿真音箱向电子地图发出相应的语音指令。具体地，为了保证仿真音箱播放的语音指令的声音亮度足够大，能够被电子地图采集到，图2所示的场景图中，还可以设置一个功率放大器，对语音指令进行放大。电子地图语音功能的评测装置选取的每一条评测数据中的语音指令，通过功率放大器方法后，由仿真音箱播放。需要说明的是，本实施例的仿真音箱设置在测试机附近，该测试机具体为一测试手机，在该测试手机上安装有一电子地图的应用。测试时，需要打开该电子地图的应用，并开启语音识别功能，从而实现对电子地图的语音识别功能的评测。当仿真音箱播放评测数据的语音指令时，测试机上的电子地图应用可以采集到该语音指令，并基于该语音指令，可以进行一系列的响应，如识别语音指令的响应以及承接语音指令的响应等等。对应地，该电子地图语音功能的评测装置可以控制该测试机，并截取测试机上的电子地图响应语音指令的图片，例如本实施例中，截取的图片可以包括截取电子地图识别语音指令的稳定态的识别图片和承接语音指令的承接图片。最后，该电子地图语音功能的评测装置基于截取到的各评测数据中语音指令对应的图片，对电子地图的语音功能的指标进行评测。
具体地，本实施例中，电子地图语音功能的评测装置可以利用adb技术实现对测试机上的电子地图应用的预操作，如包括测试机设备初始化、进入电子地图首页、输入城市、点击语音头像、打开语音控制面板等等。然后电子地图语音功能的评测装置还可以利用pygame技术从预存储的评测数据集中调取一条评测数据中的语音指令，利用仿真音箱播放该语音指令的音频，再利用minicap快速实现电子地图对语音识别结果的截图，例如截图的频率可以为200-300ms，根据需求，具体可以截取多张如15张。然后可以基于光学字符识别(opticalcharacterrecognition；ocr)，从中筛选稳定态的识别图片，并根据预设的截取规则截取承接图片。例如，在截取多张识别图片的过程中，电子地图语音功能的评测装置会一直对截取到的多张图片进行检测，获取到稳定态的识别图片后，可以间隔预设时长如10多秒，截取一张图片作为电子地图承接语音指令的承接图片。
例如，本实施例的步骤s103基于各评测数据中语音指令对应的图片，对电子地图的语音功能的指标进行评测，具体可以包括如下至少一种步骤：
(1)基于各评测数据中语音指令对应识别图片、ocr识别方法以及电子地图的显示界面中预设的识别展示策略，分析截取的识别图片的成功率；
(2)基于各评测数据中语音指令对应识别图片及标准文字信息、ocr识别方法，分析截取的识别图片的准确率；
(3)基于各评测数据中语音指令对应承接图片，分析截取的承接图片的成功率；以及
(4)基于各评测数据中语音指令对应承接图片以及承接类型、ocr识别方法，分析截取的承接图片的准确率。
也就是说，本实施例中，从截取到的识别图片的成功率、截取到的识别图片的准确率、截取到的承接图片的成功率以及截取到的承接图片的准确率四个性能指标的角度，来分析对电子地图的语音识别功能的评测。若截取到的识别图片的成功率和准确率、以及截取到的承接图片的成功率和准确率都具有较高的值，或者大于预设阈值如98％或者其他大于0小于1的百分值，则认为该电子地图应用的语音识别功能较强。
例如，其中步骤(1)基于各评测数据中语音指令对应识别图片、ocr识别方法以及电子地图的显示界面中预设的识别展示策略，分析截取到识别图片的成功率，具体可以包括如下步骤：
(a1)基于ocr识别方法和识别展示策略，检测各评测数据中语音指令对应的识别图片是否为稳定态的识别图片；
例如，可以采用ocr识别方法对各评测数据中语音指令对应的识别图片进行识别，获得相应的文字信息；然后判断文字信息是否符合预设的识别展示策略；若是，确定识别图片为稳定态的识别图片。
例如，按照电子地图对已知的稳定态的界面的展示规则，如某个电子地图的app的界面显示“正在分析”时，表示已经识别完成识别，可以取“正在分析”的第一张图片作为稳定态的识别图片；如另一个电子地图app中，基于其展示策略，在识别过程中一直显示有“帮助”，此时可以取最后一张带有“帮助”的图片，作为稳定态的识别图片。图3是本申请的一种稳定态的识别图片的示意图。如图3所示，若评测数据的语音指令为“英才南校新城小区”时，对应的电子地图采集到语音指令，并语音识别后，可以截取到一系列的识别图片。根据该电子地图的界面展示策略，采用ocr识别各界面显示的文字，若识别到界面显示“正在分析”时，表示已经识别完成，可以取“正在分析”的第一张识别图片作为稳定态的识别图片，此时可以取到图3所示的稳定态的识别图片。
实际应用中，采用ocr方法对每一张识别图片进行识别的程序可以采用图4所示的识别示意图。基于该识别过程，根据识别图片中各位置的显示的文字，如“小度正在分析”，可以分析到该识别图片为识别态图片。进一步地，还可以根据界面展示策略中识别到的语音指令对应的文字的特征信息，获取到识别的语音指令对应的文字信息。如图4所示，若界面展示策略中预先设置语音指令对应的文字显示高度height为85，然后可以基于该策略，可以获取到语音指令对应的文字为“英才南校新城小区”。
(b1)基于各评测数据中的语音指令对应的识别图片的检测结果，计算截取的识别图片的成功率。
本实施例中，若评测数据集中包括500条评测数据，其中480条评测数据都能够截取到稳定态的识别图片，此时该电子地图的语音识别功能，截取到识别图片的成功率达480/500*100％。
再例如，其中步骤(2)基于各评测数据中语音指令对应识别图片及标准文字信息、ocr识别方法，分析截取到识别图片的准确率，具体可以包括如下步骤：
(a2)基于ocr识别方法以及各评测数据中语音指令对应标准文字信息，检测各评测数据中语音指令对应的识别图片识别是否正确；
例如，具体可以采用ocr识别方法对各评测数据中语音指令对应的识别图片进行识别，获得相应的文字信息；并判断文字信息是否与对应的标准文字信息一致；若一致，确定识别图片识别正确。
(b2)基于各评测数据中的语音指令对应的识别图片的识别结果，计算截取的识别图片的准确率。
例如，本实施例中，若评测数据集中包括500条评测数据，其中480条评测数据都能够截取到稳定态的识别图片，而经过上述步骤(a2)和(b2)，可以确定490条评测数据的稳定态的识别图片中，仅有450条评测数据的识别图片识别是准确的，此时该电子地图的语音识别功能，截取到识别图片的准确率达450/490*100％。
对于步骤(3)基于各评测数据中语音指令对应承接图片，分析截取的承接图片的成功率的实现过程，首先需要能够获取到承接图片，本实施例中，可以参考电子地图应用的响应时长，预先设置承接图片的获取时机。例如可以设置在获取到稳定态的识别图片之后，认为既然已经得到了稳定态的识别图片，不出意外，在之后的十多秒便直接进入承接态，因此可以截取稳定态的识别图片之后的预设时间长度的时刻的截图作为承接图片。本实施例中，若500条评测数据，其中480条截取到承接图片，此时可以认为承接图片的成功率为480/500*100％。
再例如，其中步骤(4)基于各评测数据中语音指令对应承接图片以及承接类型、ocr识别方法，分析截取的承接图片的准确率，包括：
(a3)采用ocr识别方法以及各评测数据中语音指令对应的承接类型，识别各评测数据中语音指令对应承接图片的承接是否正确；
例如，可以采用ocr识别方法对各评测数据中语音指令对应的承接图片进行分析，获取承接类型特征信息；根据预设的承接类型特征信息和承接类型的对应关系，预测承接图片对应的预测承接类型；判断承接类型与预测承接类型是否一致；若一致，确定承接图片的承接正确。
例如图5是图3所示实施例的承接图片的示意图。如图5所示，为一个检索型的承接类型。实际应用中，语音指令还可以为其他类型的指令，如导航类型的指令。如图6为本实施例中另一种承接类型即导航类型的承接图片的示意图。如图5和图6，根据对承接图片进行分析，可以获取到相应的承接类型特征信息，如图5，检索类的语音指令，承接时会显示一个位置的详细信息，如东门、西门、北门以及到这去之类的承接类型特征信息。而图6所示的导航类的承接，会显示“请行驶到……出口”之类的承接类型特征信息。基于此，可以知道承接类型不同，承接图片中携带的承接类型特征信息不同，通过ocr识别，对承接图片进行分析，可以获取到承接类型特征信息。实际应用中，还可以有其他类型的承接，也可以对承接图片进行分析，获取到相应的承接类型特征信息。而在评测数据中，记录该语音指令对应的承接类型为检索型、导航型或者其他类型。实际应用中，也可以预先建立预设的承接类型特征信息和承接类型的对应关系。这样，在对承接图片进行分析，获取到承接类型特征信息之后，可以基于该对应关系，获取到预测承接图片对应的预测承接类型。然后通过分析预测承接类型和已知的承接类型是否一致，若一致，可以认为承接图片时正确的，否则认为不正确。
(b3)基于各评测数据中的语音指令对应的承接图片的识别结果，计算截取的承接图片的准确率。
按照上述方式，通过对评测数据集中每一条评测数据对应的承接图片是否正确进行分析，从而得到该电子地图对截取的承接图片的准确率。例如若500条评测数据，其中480条截取到承接图片，其中475条承接图片都是正确的，此时可以认为承接图片的准确率为475/480*100％。
本实施例在评测过程中，采用了ocr识别方法对图片的进行识别和分析。需要说明的是，在评测过程中，可以通过一定的技术手段使得ocr识别时文字提取的准确率能够达到100％，忽略文字提取不准确带来的影响，能够准确地对电子地图语音功能进行评测。
本实施例的电子地图语音功能的评测方法，通过根据预先采集的评测数据集中的各条评测数据，控制仿真音箱向电子地图发出相应的语音指令；截取电子地图响应语音指令的图片；基于各评测数据中语音指令对应的图片，对电子地图的语音功能的指标进行评测，能够克服现有技术的不足，在线自动地对电子地图的语音功能的指标进行评测。本实施例的技术方案，由于采用线上自动实现，对电子地图的语音功能的评测过程省时省力，且评测效率和准确性比较高，与现有技术相比，也能够有效地节省人力成本。
进一步地，本实施例中，可以对电子地图的识别图片的成功率和准确率、承接图片的成功率和准确率分别进行评测，以从多角度分析电子地图的语音识别功能，且每一种指标的评测都能够线上自动进行，评测过程省时省力，且评测效率和准确性较高。
图7是是根据本申请第二实施例的示意图；如图7所示，本实施例的电子地图语音功能的评测装置700，具体可以包括：
指令发出模块701，用于根据预先采集的评测数据集中的各条评测数据，控制仿真音箱向电子地图发出相应的语音指令；
截取模块702，用于截取电子地图响应语音指令的图片；
评测模块703，拥有基于各评测数据中语音指令对应的图片，对电子地图的语音功能的指标进行评测。
进一步可选地，本实施例的电子地图语音功能的评测装置700中，截取模块702，用于：
截取电子地图识别语音指令的稳定态的识别图片和承接语音指令的承接图片。
进一步可选地，本实施例的电子地图语音功能的评测装置700中，评测模块703，用于执行如下至少一种：
基于各评测数据中语音指令对应的识别图片、ocr识别方法以及电子地图的显示界面中预设的识别展示策略，分析截取的识别图片的成功率；
基于各评测数据中语音指令对应的识别图片及标准文字信息、ocr识别方法，分析截取的识别图片的准确率；
基于各评测数据中语音指令对应的承接图片，分析截取的承接图片的成功率；以及
基于各评测数据中语音指令对应的承接图片以及承接类型、ocr识别方法，分析截取的承接图片的准确率。
进一步可选地，本实施例的电子地图语音功能的评测装置700中，评测模块703用于：
基于ocr识别方法和识别展示策略，检测各评测数据中语音指令对应的识别图片是否为稳定态的识别图片；
基于各评测数据中的语音指令对应的识别图片的检测结果，计算截取的识别图片的成功率。
进一步可选地，本实施例的电子地图语音功能的评测装置700中，评测模块703用于：
采用ocr识别方法对各评测数据中语音指令对应的识别图片进行识别，获得相应的文字信息；
判断文字信息是否符合预设的识别展示策略；
若是，确定识别图片为稳定态的识别图片。
进一步可选地，本实施例的电子地图语音功能的评测装置700中，评测模块703用于：
基于ocr识别方法以及各评测数据中语音指令对应的标准文字信息，检测各评测数据中语音指令对应的识别图片识别是否正确；
基于各评测数据中的语音指令对应的识别图片的识别结果，计算截取的识别图片的准确率。
进一步可选地，本实施例的电子地图语音功能的评测装置700中，评测模块703用于：
采用ocr识别方法对各评测数据中语音指令对应的识别图片进行识别，获得相应的文字信息；
判断文字信息是否与对应的标准文字信息一致；
若一致，确定识别图片识别正确。
进一步可选地，本实施例的电子地图语音功能的评测装置700中，评测模块703用于：
采用ocr识别方法以及各评测数据中语音指令对应的承接类型，识别各评测数据中语音指令对应承接图片的承接是否正确；
基于各评测数据中的语音指令对应的承接图片的识别结果，计算截取的承接图片的准确率。
进一步可选地，本实施例的电子地图语音功能的评测装置700中，评测模块703用于：
采用ocr识别方法对各评测数据中语音指令对应的承接图片进行分析，获取承接类型特征信息；
根据预设的承接类型特征信息和承接类型的对应关系，预测承接图片对应的预测承接类型；
判断承接类型与预测承接类型是否一致；
若一致，确定承接图片的承接正确。
本实施例的电子地图语音功能的评测装置700，通过采用上述模块实现电子地图语音功能的评测的实现原理以及技术效果与上述相关方法实施例的实现相同，详细可以参考上述相关方法实施例的记载，在此不再赘述。
根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
如图8所示，是根据本申请实施例的实现电子地图语音功能的评测方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图8所示，该电子设备包括：一个或多个处理器801、存储器802，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示gui的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图8中以一个处理器801为例。
存储器802即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的电子地图语音功能的评测方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的电子地图语音功能的评测方法。
存储器802作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的电子地图语音功能的评测方法对应的程序指令/模块(例如，附图7所示的相关模块)。处理器801通过运行存储在存储器802中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的电子地图语音功能的评测方法。
存储器802可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储实现电子地图语音功能的评测方法的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器802可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器802可选包括相对于处理器801远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至实现电子地图语音功能的评测方法的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
实现电子地图语音功能的评测方法的电子设备还可以包括：输入装置803和输出装置804。处理器801、存储器802、输入装置803和输出装置804可以通过总线或者其他方式连接，图8中以通过总线连接为例。
输入装置803可接收输入的数字或字符信息，以及产生与实现电子地图语音功能的评测方法的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置804可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，led)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(lcd)、发光二极管(led)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用asic(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(pld))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
根据本申请实施例的技术方案，通过根据预先采集的评测数据集中的各条评测数据，控制仿真音箱向电子地图发出相应的语音指令；截取电子地图响应语音指令的图片；基于各评测数据中语音指令对应的图片，对电子地图的语音功能的指标进行评测，能够克服现有技术的不足，在线自动地对电子地图的语音功能的指标进行评测。本实施例的技术方案，由于采用线上自动实现，对电子地图的语音功能的评测过程省时省力，且评测效率和准确性比较高，与现有技术相比，也能够有效地节省人力成本。
进一步地，本申请实施例的技术方案，可以对电子地图的识别图片的成功率和准确率、承接图片的成功率和准确率分别进行评测，以从多角度分析电子地图的语音识别功能，且每一种指标的评测都能够线上自动进行，评测过程省时省力，且评测效率和准确性较高。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。
1.一种电子地图语音功能的评测方法，其特征在于，包括：
根据预先采集的评测数据集中的各条评测数据，控制仿真音箱向电子地图发出相应的语音指令；
截取所述电子地图响应所述语音指令的图片；
基于各所述评测数据中所述语音指令对应的所述图片，对所述电子地图的语音功能的指标进行评测。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，截取所述电子地图响应所述语音指令的图片，包括：
截取所述电子地图识别所述语音指令的稳定态的识别图片和承接所述语音指令的承接图片。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于各所述评测数据中所述语音指令对应的所述图片，对所述电子地图的语音功能的指标进行评测，包括如下至少一种：
基于各所述评测数据中所述语音指令对应的所述识别图片、ocr识别方法以及所述电子地图的显示界面中预设的识别展示策略，分析截取的识别图片的成功率；
基于各所述评测数据中所述语音指令对应的所述识别图片及标准文字信息、所述ocr识别方法，分析截取的识别图片的准确率；
基于各所述评测数据中所述语音指令对应的所述承接图片，分析截取的承接图片的成功率；以及
基于各所述评测数据中所述语音指令对应的所述承接图片以及承接类型、所述ocr识别方法，分析截取的承接图片的准确率。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于各所述评测数据中所述语音指令对应的所述识别图片、所述ocr识别方法以及所述电子地图的显示界面中预设的识别展示策略，分析截取到识别图片的成功率，包括：
基于所述ocr识别方法和所述识别展示策略，检测各所述评测数据中所述语音指令对应的所述识别图片是否为稳定态的识别图片；
基于各所述评测数据中的所述语音指令对应的所述识别图片的检测结果，计算截取的识别图片的成功率。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述ocr识别方法和所述识别展示策略，检测各所述评测数据中所述语音指令对应的所述识别图片是否为稳定态的识别图片，包括：
采用所述ocr识别方法对各所述评测数据中所述语音指令对应的所述识别图片进行识别，获得相应的文字信息；
判断所述文字信息是否符合预设的识别展示策略；
若是，确定所述识别图片为稳定态的识别图片。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于各所述评测数据中所述语音指令对应的所述识别图片及标准文字信息、所述ocr识别方法，分析截取到识别图片的准确率，包括：
基于所述ocr识别方法以及各所述评测数据中所述语音指令对应的所述标准文字信息，检测各所述评测数据中所述语音指令对应的所述识别图片识别是否正确；
基于各所述评测数据中的所述语音指令对应的所述识别图片的识别结果，计算截取的识别图片的准确率。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述ocr识别方法以及各所述评测数据中所述语音指令对应的所述标准文字信息，检测各所述评测数据中所述语音指令对应的所述识别图片识别是否准确，包括：
采用所述ocr识别方法对各所述评测数据中所述语音指令对应的所述识别图片进行识别，获得相应的文字信息；
判断所述文字信息是否与对应的所述标准文字信息一致；
若一致，确定所述识别图片识别正确。
8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于各所述评测数据中所述语音指令对应的所述承接图片以及承接类型、所述ocr识别方法，分析截取的承接图片的准确率，包括：
采用所述ocr识别方法以及各所述评测数据中所述语音指令对应的所述承接类型，识别各所述评测数据中所述语音指令对应所述承接图片的承接是否正确；
基于各所述评测数据中的所述语音指令对应的所述承接图片的识别结果，计算截取的承接图片的准确率。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，采用所述ocr识别方法以及各所述评测数据中所述语音指令对应的所述承接类型，识别各所述评测数据中所述语音指令对应所述承接图片的承接是否正确，包括：
采用所述ocr识别方法对各所述评测数据中所述语音指令对应的所述承接图片进行分析，获取承接类型特征信息；
根据预设的承接类型特征信息和承接类型的对应关系，预测所述承接图片对应的预测承接类型；
判断所述承接类型与所述预测承接类型是否一致；
若一致，确定所述承接图片的承接正确。
10.一种电子地图语音功能的评测装置，其特征在于，包括：
指令发出模块，用于根据预先采集的评测数据集中的各条评测数据，控制仿真音箱向电子地图发出相应的语音指令；
截取模块，用于截取所述电子地图响应所述语音指令的图片；
评测模块，拥有基于各所述评测数据中所述语音指令对应的所述图片，对所述电子地图的语音功能的指标进行评测。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述截取模块，用于：
截取所述电子地图识别所述语音指令的稳定态的识别图片和承接所述语音指令的承接图片。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述评测模块，用于执行如下至少一种：
基于各所述评测数据中所述语音指令对应的所述识别图片、ocr识别方法以及所述电子地图的显示界面中预设的识别展示策略，分析截取的识别图片的成功率；
基于各所述评测数据中所述语音指令对应的所述识别图片及标准文字信息、所述ocr识别方法，分析截取的识别图片的准确率；
基于各所述评测数据中所述语音指令对应的所述承接图片，分析截取的承接图片的成功率；以及
基于各所述评测数据中所述语音指令对应的所述承接图片以及承接类型、所述ocr识别方法，分析截取的承接图片的准确率。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述评测模块，用于：
基于所述ocr识别方法和所述识别展示策略，检测各所述评测数据中所述语音指令对应的所述识别图片是否为稳定态的识别图片；
基于各所述评测数据中的所述语音指令对应的所述识别图片的检测结果，计算截取的识别图片的成功率。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述评测模块，用于：
采用所述ocr识别方法对各所述评测数据中所述语音指令对应的所述识别图片进行识别，获得相应的文字信息；
判断所述文字信息是否符合预设的识别展示策略；
若是，确定所述识别图片为稳定态的识别图片。
15.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述评测模块，用于：
基于所述ocr识别方法以及各所述评测数据中所述语音指令对应的所述标准文字信息，检测各所述评测数据中所述语音指令对应的所述识别图片识别是否正确；
基于各所述评测数据中的所述语音指令对应的所述识别图片的识别结果，计算截取的识别图片的准确率。
16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述评测模块，用于：
采用所述ocr识别方法对各所述评测数据中所述语音指令对应的所述识别图片进行识别，获得相应的文字信息；
判断所述文字信息是否与对应的所述标准文字信息一致；
若一致，确定所述识别图片识别正确。
17.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述评测模块，用于：
采用所述ocr识别方法以及各所述评测数据中所述语音指令对应的所述承接类型，识别各所述评测数据中所述语音指令对应所述承接图片的承接是否正确；
基于各所述评测数据中的所述语音指令对应的所述承接图片的识别结果，计算截取的承接图片的准确率。
18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，所述评测模块，用于：
采用所述ocr识别方法对各所述评测数据中所述语音指令对应的所述承接图片进行分析，获取承接类型特征信息；
根据预设的承接类型特征信息和承接类型的对应关系，预测所述承接图片对应的预测承接类型；
判断所述承接类型与所述预测承接类型是否一致；
若一致，确定所述承接图片的承接正确。
19.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-9中任一项所述的方法。
20.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-9中任一项所述的方法。
技术总结