¿Mejores prácticas para probar dominios de entrada infinitos como un analizador o un sistema basado en reglas?

Question

Probar un motor de conversión de texto a voz es una tarea bastante desalentadora.El propio motor analiza la entrada y aplica reglas de pronunciación basadas en el análisis fonético de palabras individuales.Además, existen listas de excepciones para las reglas de pronunciación para mejorar el resultado final.Proyectos como El proyecto Gutenberg permitirte literalmente tirar el libro en el problema;sin embargo, el problema sigue siendo que nunca puedo sentirme cómodo debido al alcance del problema.Busco una solución del seis nueves (99,9999% a prueba de fallos).Lanzar texto aleatorio al motor muestra claramente que solo estoy en tres nueves y las correcciones posteriores no parecen ayudar.Sé qué hacer en este caso (revisar los mecanismos de manejo de errores dentro del motor para que se degraden correctamente).El problema general persiste.En cualquier dominio de entrada infinito, ¿cómo se demuestra la calidad del software?

Answer 1

Prueba de cobertura. Asegúrese de que usted está golpeando todas sus ramas y todos sus bucles, hacer ejercicio todo el código y asegurarse de que funciona correctamente o no correctamente. Dependiendo de lo importante que es, tratar de lograr el 100% MCDC Cobertura (condición modificada / la cobertura de la decisión); para cada condicional, determinar todas las permutaciones de insumos que tener en cuenta en el resultado y asegúrese de probar todas las permutaciones.

Answer 2

¿Cómo se prueba su motor? Me gustaría tratar de usar motor de reconocimiento de voz (como la acumulación en una de Microsoft) para comprobar la calidad. En el volumen de la prueba me gustaría utilizar el diccionario de texto de todos los textos de las palabras + de algunos libros de diferentes autores.