本文來(lái)自網(wǎng)易云社區(qū)。 作為用戶研究從業(yè)者，希望能對(duì)每一種已經(jīng)應(yīng)用或有待研究的交互界面進(jìn)行更深入的洞察和把握。因此，譯者學(xué)習(xí)行業(yè)已有經(jīng)驗(yàn)，并將部分方法工具經(jīng)過(guò)改良應(yīng)用于當(dāng)前從事的智能硬件產(chǎn)品...

本文來(lái)自網(wǎng)易云社區(qū)。

作為用戶研究從業(yè)者，希望能對(duì)每一種已經(jīng)應(yīng)用或有待研究的交互界面進(jìn)行更深入的洞察和把握。因此，譯者學(xué)習(xí)行業(yè)已有經(jīng)驗(yàn)，并將部分方法工具經(jīng)過(guò)改良應(yīng)用于當(dāng)前從事的智能硬件產(chǎn)品調(diào)研中。目前，業(yè)內(nèi)只在圖形交互界面有相對(duì)豐富的測(cè)試方法和經(jīng)驗(yàn)，語(yǔ)音界面的相對(duì)較少。下文將總結(jié)3篇文章的精華，回顧圖形界面（GUI）一些借鑒意義較高的測(cè)試方法，并逐一介紹語(yǔ)音界面（VUI）經(jīng)典測(cè)試方法。對(duì)比后可以發(fā)現(xiàn)兩類界面的測(cè)試方法在一定程度上有些相似，可以互相借鑒。文章將結(jié)合譯者在項(xiàng)目中遇到的實(shí)際應(yīng)用案例，為語(yǔ)音交互界面或其他形態(tài)交互界面的評(píng)估和改進(jìn)提供思路。

文章適合VUI產(chǎn)品的用研、設(shè)計(jì)、產(chǎn)品、測(cè)試同學(xué)以及任何對(duì)VUI感興趣的同學(xué)閱讀。

GUI 和 VUI 測(cè)試概況

圖形交互界面（GUI，Graphical User Interface）如今幾乎是所有軟件產(chǎn)品的基礎(chǔ)界面，已得到廣泛應(yīng)用。15年前，半數(shù)以上的軟件已采用GUI的規(guī)則進(jìn)行開(kāi)發(fā)，但那時(shí)GUI測(cè)試的豐富程度不及其應(yīng)用水平。近年來(lái)，隨著行業(yè)的不斷成熟，各種工具和經(jīng)驗(yàn)才不斷涌現(xiàn)和積累。當(dāng)前GUI測(cè)試可以分為兩個(gè)領(lǐng)域，可用性測(cè)試和功能穩(wěn)定性測(cè)試，其中功能穩(wěn)定性測(cè)試包括4類：系統(tǒng)測(cè)試、回歸測(cè)試、輸入驗(yàn)證測(cè)試和QA測(cè)試。

語(yǔ)音交互界面（VUI，Voice User Interface）類似于圖形交互界面，交互的形態(tài)是用戶通過(guò)聲音進(jìn)行輸入，系統(tǒng)通過(guò)聲音或者視覺(jué)信息輸出?，F(xiàn)有針對(duì)VUI的測(cè)試技術(shù)遠(yuǎn)少于GUI，好在已經(jīng)開(kāi)始有眾多基于GUI和其他系統(tǒng)（如IVR語(yǔ)音應(yīng)答系統(tǒng)）的測(cè)試方法被擴(kuò)展開(kāi)來(lái)，成為可用于VUI的測(cè)試工具。

VUI 測(cè)試方法介紹&應(yīng)用建議

行業(yè)中通用的一些VUI測(cè)試工具包括對(duì)話遍歷測(cè)試、系統(tǒng)質(zhì)量保證測(cè)試、載荷測(cè)試、可用性測(cè)試、綠野仙蹤測(cè)試、可用性走查、VUI評(píng)估測(cè)試（VRT）、問(wèn)卷評(píng)估、調(diào)取錄音、調(diào)取日志等。這些評(píng)估工具被應(yīng)用于VUI開(kāi)發(fā)生命周期的不同環(huán)節(jié)，其中大多數(shù)被應(yīng)用于設(shè)計(jì)和評(píng)估階段，而問(wèn)卷評(píng)估、調(diào)取錄音、調(diào)取日志則被應(yīng)用于上線后的VUI評(píng)估。下圖呈現(xiàn)了VUI的開(kāi)發(fā)周期以及對(duì)應(yīng)的測(cè)試工具。

綠野仙蹤測(cè)試（明確需求、設(shè)計(jì)階段）

“綠野仙蹤不僅是一部經(jīng)典的電影，也是一種幫助你確認(rèn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的方向是否正確的工具”。 綠野仙蹤測(cè)試是VUI測(cè)試工具中最常用的一個(gè)，適用于需求挖掘、設(shè)計(jì)、測(cè)試和分析階段。經(jīng)過(guò)項(xiàng)目的實(shí)證， 譯者認(rèn)為綠野仙蹤測(cè)試更適合用于輔助功能策劃或VUI設(shè)計(jì)的需求。

該范式起初源自人因工程領(lǐng)域，是1960年Nigel Cross最初模擬的一個(gè)類似實(shí)驗(yàn)，目的是驗(yàn)證CAD軟件概念的可行性。這種方法的劣勢(shì)在于缺乏計(jì)算機(jī)的速度和精確度，但也有明顯優(yōu)勢(shì)：不需要投入開(kāi)發(fā)資源，僅由一位“巫師”按腳本模擬系統(tǒng)的應(yīng)答，就能夠?qū)Τ绦虻幕玖鞒毯涂蚣苓M(jìn)行評(píng)估，與原型測(cè)試非常類似。綠野仙蹤測(cè)試在亞馬遜echo的VUI設(shè)計(jì)時(shí)被引入，成為經(jīng)典測(cè)試范式，成功幫助echo進(jìn)行3個(gè)主要維度的設(shè)計(jì)和優(yōu)化：交互形式、響應(yīng)速度、VUI的語(yǔ)言情感傾向。

亞馬遜echo的實(shí)驗(yàn)操作流程大致如下：用戶在單向?qū)嶒?yàn)室中對(duì)電腦做出語(yǔ)音指令，單向鏡后的主試（oz）人工返回相應(yīng)結(jié)果；實(shí)驗(yàn)結(jié)束后，實(shí)驗(yàn)對(duì)象需要填寫(xiě)一份滿意度問(wèn)卷，并寫(xiě)出他們喜歡怎樣的回復(fù)。組控制：大約會(huì)有50人次進(jìn)行同樣的測(cè)試，在測(cè)試過(guò)程中，回復(fù)方式和回復(fù)時(shí)間作為組間區(qū)分變量，直接驗(yàn)證用戶對(duì)回復(fù)方式、回復(fù)時(shí)間及對(duì)語(yǔ)調(diào)的喜好傾向。

鑒于語(yǔ)音交互界面的不可見(jiàn)性，GUI的概念原型測(cè)試在VUI中行不通，把線框圖替換為用可操作的原型是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。

事實(shí)證明，綠野仙蹤測(cè)試為產(chǎn)品帶來(lái)的好處包括但不限于以下：

1. 高效：快速驗(yàn)證概念可行性，保證功能策劃階段的快速迭代。

2. 仿真：盡量還原真實(shí)產(chǎn)品的使用場(chǎng)景，能夠通過(guò)用戶行為數(shù)據(jù)獲取有生態(tài)效用的數(shù)據(jù)，而不是用戶憑空想象“我喜歡它、我不喜歡它”。

3. 省力：研發(fā)資源投入低，幾乎不需要研發(fā)資源的介入就可以通過(guò)產(chǎn)品和用研制作好概念原型。

在概念驗(yàn)證的過(guò)程中使用這一工具，會(huì)存在以下潛在風(fēng)險(xiǎn)，規(guī)避建議同時(shí)列出：

1. 變量控制：干擾變量不好控制。如果既想驗(yàn)證產(chǎn)品定位又想驗(yàn)證功能形態(tài)，則需要盡量將兩者分離，否則由于VUI評(píng)價(jià)的主觀性，功能形態(tài)會(huì)對(duì)產(chǎn)品定位的影響很大。建議的做法是增加前后測(cè)訪談和問(wèn)卷。

2. 用戶質(zhì)量：對(duì)用戶質(zhì)量要求高。由于VUI評(píng)價(jià)的主觀性較強(qiáng)，建議選擇產(chǎn)品/功能的目標(biāo)用戶。

3. 概念細(xì)節(jié)：對(duì)產(chǎn)品/功能形態(tài)細(xì)節(jié)要求較高。VUI更近似自然狀態(tài)的交互，用戶行為可控性相對(duì)弱。因此建議產(chǎn)品/功能概念在具備較為成熟的交互形態(tài)構(gòu)想、產(chǎn)品定位想法時(shí)，再進(jìn)行測(cè)試，否則會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)以下場(chǎng)景：由于產(chǎn)品人員或設(shè)計(jì)師還沒(méi)未考慮概念原型的細(xì)節(jié)，用戶自由奔放的嘗試方式會(huì)帶來(lái)更多負(fù)面體驗(yàn)。

參數(shù)測(cè)試（設(shè)計(jì)階段）

一種基于心理物理法演變出來(lái)的測(cè)試工具， 建議應(yīng)用于精細(xì)化的體驗(yàn)設(shè)計(jì)過(guò)程，調(diào)研結(jié)果可以作為設(shè)計(jì)規(guī)范和體驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)心理學(xué)中閾限的測(cè)量往往基于三種基本方法：極限法、恒定刺激法、平均誤差法，下面從原理&操作、適合測(cè)試類型、優(yōu)劣勢(shì)角度對(duì)這三種方法進(jìn)行比較。

以智能音箱的研究為例，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，這個(gè)工具是為了幫助調(diào)研VUI的響應(yīng)時(shí)間、音量等默認(rèn)參數(shù)設(shè)計(jì)。經(jīng)過(guò)驗(yàn)證有效的方法如下：

1. 恒定刺激法結(jié)合綠野仙蹤實(shí)驗(yàn)，在VUI響應(yīng)時(shí)間參數(shù)調(diào)研時(shí)實(shí)測(cè)并回收用戶Y（接受）/N（不接受）/X（不確定）的數(shù)據(jù)，有效保證了自變量的標(biāo)準(zhǔn)化，適用于多種設(shè)計(jì)方案的選擇和驗(yàn)證、由設(shè)備單向輸出功能的研究。

2. 平均誤差法，測(cè)量用戶在對(duì)音量偏好的數(shù)據(jù)，可以有效回收到特定場(chǎng)景中音量閾限值、最適值。用一種相對(duì)輕松的方式獲取了具備生態(tài)效用的體驗(yàn)邊界數(shù)據(jù)，適用于人機(jī)雙向交互功能或參數(shù)的研究。

原型測(cè)試（實(shí)現(xiàn)階段）

原型測(cè)試被應(yīng)用于系統(tǒng)原型已搭建好的“實(shí)現(xiàn)”階段，這個(gè)時(shí)候綠野仙蹤實(shí)驗(yàn)中“巫師”的角色就被編碼代替了。原型測(cè)試被奉為產(chǎn)品可用性評(píng)估和真實(shí)數(shù)據(jù)采集的經(jīng)典工具，主要針對(duì)功能原型進(jìn)行測(cè)試。Kortum表達(dá)過(guò)對(duì)綠野仙蹤測(cè)試的負(fù)面評(píng)價(jià)即更耗費(fèi)資源，從資源投入和效果產(chǎn)出比角度來(lái)看，原型測(cè)試更具性價(jià)比。

項(xiàng)目進(jìn)行到方案選擇，并且?guī)讉€(gè)方案實(shí)現(xiàn)起來(lái)開(kāi)發(fā)成本不那么高，這時(shí)我們選擇了用原型測(cè)試來(lái)研究“喚醒后等待時(shí)間”以及“暫停后音樂(lè)恢復(fù)策略”。出于成本節(jié)約考慮，采取半自動(dòng)化的原型，自變量的控制（響應(yīng)時(shí)間、重播/繼續(xù)播放的恢復(fù)方式）由主試進(jìn)行拉丁方設(shè)計(jì)后，配合原型產(chǎn)品來(lái)施測(cè)。

原型測(cè)試帶來(lái)的切實(shí)好處是：

1. 精準(zhǔn)施測(cè)：可以保證自變量標(biāo)準(zhǔn)化，保證施測(cè)的信效度。

2. 節(jié)省人力：因?yàn)槭前胱詣?dòng)化的系統(tǒng)，節(jié)省了人力投入。

3. 節(jié)約資源：半自動(dòng)化的特性，保證了工具可以復(fù)用。

VRT（VUI Review Testing，測(cè)試階段）

VRT測(cè)試是一種經(jīng)驗(yàn)性的整體評(píng)估手段，可類比于GUI測(cè)試工具中的專家走查法，一般在DTT（Dialog Traversal Testing 對(duì)話遍歷測(cè)試）之后、UAT（User Acceptance Testing用戶接受度測(cè)試）之前實(shí)施。由于VRT可以發(fā)現(xiàn)潛在的可用性問(wèn)題、解決性能問(wèn)題，以及其他整體性的問(wèn)題，可以說(shuō)是可用性測(cè)試中返回的有用信息量較大的一種測(cè)試工具， 適合在已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品原型的基礎(chǔ)上，評(píng)估產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)情況和功能穩(wěn)定性時(shí)使用。實(shí)施過(guò)程是專家扮演用戶，逐條體驗(yàn)事前挑選出的用例場(chǎng)景。

需注意：由于測(cè)試的目標(biāo)是評(píng)估“用戶體驗(yàn)”的水平，施測(cè)人員必須是VUI設(shè)計(jì)師或者可用性專家（盡量規(guī)避開(kāi)發(fā)人員）。

可用性測(cè)試（優(yōu)化階段）

可用性測(cè)試在VUI中依然是用戶研究較常用到的測(cè)試工具，應(yīng)用于產(chǎn)品已能夠良好運(yùn)行的基礎(chǔ)上進(jìn)行的上線前版本或版本迭代測(cè)試。

與GUI的可用性測(cè)試相似，任務(wù)設(shè)置是最終要的環(huán)節(jié)之一。VUI測(cè)試的信效度非常依賴范式/任務(wù)設(shè)計(jì)的生態(tài)效應(yīng)，真實(shí)場(chǎng)景任務(wù)尤其實(shí)用，用戶在這種場(chǎng)景下會(huì)表現(xiàn)的更自然，也縮小了測(cè)試結(jié)果和實(shí)際應(yīng)用之間的差距，增加了范式設(shè)計(jì)的信效度。

評(píng)估VUI需要三類數(shù)據(jù)共同輔助：日志（埋點(diǎn)數(shù)據(jù)）、音/視頻記錄、問(wèn)卷。一般會(huì)先從日志開(kāi)始，當(dāng)一個(gè)潛在風(fēng)險(xiǎn)通過(guò)日志數(shù)據(jù)被識(shí)別出來(lái)，也就鎖定了問(wèn)題；接下來(lái)調(diào)取事發(fā)時(shí)刻的音/視頻記錄，用以分析VUI在這個(gè)過(guò)程中究竟是怎么表現(xiàn)的，基本可以定位問(wèn)題并分析原因；如果發(fā)現(xiàn)一些問(wèn)題需要追問(wèn)就可以用問(wèn)卷或者訪談來(lái)補(bǔ)充和驗(yàn)證自己的假設(shè)。這種方式可以相對(duì)高效、充分地利用每一部分?jǐn)?shù)據(jù)，各數(shù)據(jù)之間形成互補(bǔ)。

競(jìng)品測(cè)試和內(nèi)測(cè)前期用到的主要是模擬真實(shí)場(chǎng)景的任務(wù)測(cè)試方法。以下是VUI可用性測(cè)試的實(shí)施步驟：

1. 為測(cè)試選取高頻的場(chǎng)景和任務(wù)。

2. 用戶自主體驗(yàn)任務(wù)，研究者觀察并記錄用戶和VUI表現(xiàn)。

3. 任務(wù)后訪談+問(wèn)卷。

a）觀察什么

在任務(wù)體驗(yàn)過(guò)程中觀察并記錄用戶的表現(xiàn)，需要記錄的關(guān)鍵要素包括：

①用戶如何進(jìn)入一段對(duì)話（VUI引導(dǎo)、入口設(shè)計(jì)）；

②哪些對(duì)話輔助效果突出任務(wù)流暢（VUI主動(dòng)性、內(nèi)容有用性）；

③什么時(shí)刻用戶感到迷?；虿荒蜔╒UI結(jié)合反饋形式、VUI內(nèi)容設(shè)計(jì)）；

④任務(wù)出錯(cuò)時(shí)是否能即時(shí)修正（VUI防錯(cuò)機(jī)制）。

第④點(diǎn)在一開(kāi)始并沒(méi)有被納入，但是由于AI的發(fā)展比預(yù)想差很多，帶來(lái)的結(jié)果是用戶反復(fù)出現(xiàn)同一個(gè)錯(cuò)誤或者體驗(yàn)評(píng)價(jià)急劇下降，使“是否能及時(shí)修正錯(cuò)誤”進(jìn)入譯者視野從而成為當(dāng)前階段VUI優(yōu)化的關(guān)注重點(diǎn)。

b）為什么要用埋點(diǎn)數(shù)據(jù)

這里強(qiáng)調(diào)日志數(shù)據(jù)的重要性。GUI的可用性測(cè)試一般會(huì)采用小樣本實(shí)驗(yàn)、問(wèn)卷、訪談、觀察的方式回收數(shù)據(jù)，但是在VUI中用戶與界面的交互更感性。并且測(cè)試期間感官的應(yīng)用集中在聽(tīng)和說(shuō)，不利于及時(shí)出聲思考表達(dá)即時(shí)體驗(yàn)，使“回憶”帶來(lái)的成本升高和數(shù)據(jù)信效度下降。此時(shí)，研究者可以轉(zhuǎn)向?qū)τ脩粜袨榈闹苯臃治觯馕吨崆奥顸c(diǎn)。這些埋點(diǎn)在后面全部調(diào)研階段都將貢獻(xiàn)非常好用的一手?jǐn)?shù)據(jù)，使你可以從用戶群體行為數(shù)據(jù)做出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判、結(jié)果更具有生態(tài)效應(yīng)，任何人都不會(huì)忽視用戶最誠(chéng)實(shí)的“心聲”。

c）如何設(shè)計(jì)測(cè)后問(wèn)卷

盡管VUI測(cè)試中用到的問(wèn)卷基本采取小樣本填寫(xiě)，問(wèn)卷設(shè)計(jì)周期卻比GUI產(chǎn)品要更長(zhǎng)。VUI的評(píng)價(jià)會(huì)摻雜更多用戶的主觀情感，而且用戶體驗(yàn)的成本更高。為了能夠有效的剝離無(wú)關(guān)變量，同時(shí)保證數(shù)據(jù)更具可落地性&時(shí)效性&充足，這一階段的問(wèn)卷設(shè)計(jì)需要依賴充分的前期調(diào)研。經(jīng)過(guò)智能語(yǔ)音產(chǎn)品的多個(gè)階段調(diào)研經(jīng)驗(yàn)，逐漸清晰了VUI測(cè)試問(wèn)卷的大致框架（需要依據(jù)前期調(diào)研到的產(chǎn)品和功能的具體情況做針對(duì)性的問(wèn)題設(shè)置）：

? 總體滿意度

? 客觀評(píng)價(jià)（總體：操作成功率）

? 主觀評(píng)價(jià)（可用性：VUI內(nèi)容的有用性、VUI信息量、其他界面的配合度；易用性：VUI內(nèi)容豐富度、VUI引導(dǎo)的主動(dòng)性）

GUI 測(cè)試 Vs. VUI 測(cè)試

界面自身差異會(huì)帶來(lái)一些界面測(cè)試上的差異。GUI和VUI差異存在但不限于以下方面：

另外當(dāng)前比較多的VUI測(cè)試方法基于IVR系統(tǒng)（如電話撥號(hào)系統(tǒng)）衍生，IVR使用語(yǔ)音輸入，輸入形態(tài)自然且不固定；而GUI是靠鼠標(biāo)或鍵盤(pán)來(lái)輸入，輸入形態(tài)固定。

兩類界面測(cè)試最主要的差異在于測(cè)試的主要關(guān)注點(diǎn)，GUI更關(guān)注界面本身因?yàn)橛薪?jīng)驗(yàn)可參照評(píng)估時(shí)更客觀，VUI更關(guān)注用戶感受因?yàn)榻缑嬖u(píng)估更依賴用戶主觀喜好。

如果VUI的測(cè)試能融入更多關(guān)注界面本身設(shè)計(jì)的測(cè)試環(huán)節(jié)，測(cè)試方法將更完整。具體做法可以借鑒GUI的功能穩(wěn)定性測(cè)試中已經(jīng)在用的自動(dòng)化測(cè)試套件，這些套件會(huì)對(duì)VUI產(chǎn)品的穩(wěn)定性和操作成功率角度提供參考結(jié)果，自動(dòng)化而非僅依靠主觀評(píng)估。

VUI 測(cè)試方法總結(jié)

當(dāng)你想了解自己產(chǎn)品語(yǔ)音部分的表現(xiàn)，就非常有必要做綠野仙蹤測(cè)試（Wizard of Oz Experiment）和原型測(cè)試（Prototype Testing）；總體上，原型測(cè)試更優(yōu)，但是綠野仙蹤測(cè)試可以在設(shè)計(jì)階段就評(píng)估語(yǔ)句措辭。VRT和可用性走查法可以評(píng)估VUI整體水平，并且是專家從用戶角度來(lái)評(píng)估，如果說(shuō)前一階段的測(cè)試是為了驗(yàn)證流程是否走得通，那這個(gè)階段的測(cè)試結(jié)果要求更精確以發(fā)現(xiàn)更多可用性問(wèn)題，讓聲音交互界面變得好用。另外在預(yù)發(fā)布階段可以使用對(duì)話遍歷測(cè)試、識(shí)別測(cè)試、負(fù)載測(cè)試；上線后的效果評(píng)估可以應(yīng)用數(shù)據(jù)回收工具進(jìn)行以下分析：任務(wù)完成率、流失率、VUI使用時(shí)長(zhǎng)、語(yǔ)音打斷、與GUI的轉(zhuǎn)換、bug（無(wú)應(yīng)答、無(wú)匹配內(nèi)容、延時(shí)）、導(dǎo)航、完整呼叫記錄等。

除了評(píng)估語(yǔ)音界面的表現(xiàn)，在一些產(chǎn)品的預(yù)研階段（比如產(chǎn)品前景預(yù)研、需求挖掘、功能概念策劃等）依然可以靈活應(yīng)用這些工具。稍作變形，并適當(dāng)結(jié)合其他工具，就可以有更高的應(yīng)用價(jià)值，獲得豐富的調(diào)研數(shù)據(jù)來(lái)為你的研究貢獻(xiàn)可靠依據(jù)。

感想&討論

VUI真的是個(gè)寶藏，它不僅延展了當(dāng)前可交互的界面邊界，也因?yàn)槠涓咏匀唤换バ螒B(tài)的特性解決了部分GUI時(shí)期被花盡心思設(shè)計(jì)的交互難題，但是隨之而來(lái)的問(wèn)題就是如何對(duì)這樣一個(gè)靈動(dòng)、自然到難以描述的界面形態(tài)進(jìn)行評(píng)估。譯者曾經(jīng)在所在項(xiàng)目驗(yàn)收VUI的過(guò)程中，苦于如何幫助界定框架和驗(yàn)證信息架構(gòu)，想看到當(dāng)前產(chǎn)品VUI的全貌。目前探索到的一個(gè)答案是：越是自然的交互性態(tài)，越是邊界模糊無(wú)需架構(gòu)的。

調(diào)研人員需要做的是：保證設(shè)計(jì)者清楚用戶的使用場(chǎng)景，使用戶在這些場(chǎng)景中能夠被VUI正確的引領(lǐng)-得到答案-遇到問(wèn)題不慌忙-去做下一次有效的嘗試。下一次界面形態(tài)的升級(jí)，我們也許又要重新遍歷如今的探索了。

原文

1. Amber Wagner, “A Comparison of GUI and VUI Testing”, Computer Science Department University

2. Goss, K. & Gilbert, J. “A multiple approach is best”, Speech Techology, July 2007, retrieved from http://www.speechtechmag.com/Articles/Archives/Talking-Tech/A-Multiple-

Approach-Is-Best-36885.aspx

3. Jun Okamoto, Tomoyuki Kato, Makoto Shozakai, “Usability Study of VUI consistent with GUI Focusing on Age-Groups”,Information Technology Laboratory, interspeech 2009 BRIGHTON

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于爽，杭研產(chǎn)品發(fā)展部戲精。做過(guò)理財(cái)金融，做過(guò)硬件家電，現(xiàn)在踏入AI領(lǐng)域暫時(shí)不想回頭，因?yàn)槁耦^于跟多界面交互產(chǎn)品共同成長(zhǎng)。

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