Zokforce
閱讀角度
簡介
在真實用戶接觸之前測試臨床語音 AI — 模擬診室音頻、雙語測試計劃、誠實的缺陷報告。
角色
實習
AI 工程實習生
義工 2026 年 1 月 · 實習 2026 年 5 月至今
技術棧
Python
STT/ASR
TTS
QA
實證
clinsim：去識別化病例 → 5 種語言的多說話者診室音頻(含港式中英夾雜)
stt_uat：跨供應商語音合成 + 可配置聲學條件下的準確度評分
中英雙語 UAT 測試計劃，及兩個 AI 產品的持續缺陷記錄
臨床語音轉文字的失效方式，人工測試覆蓋不了 — 口音、中英夾雜、嘈雜環境。
01 — 可以展示的部分02 段影片
Film — clinsim.mp4
01 — 模擬器裡的一間診所
clinsim 把去識別化的臨床筆記或病例簡報,轉換成帶標註的多說話者音訊 — 一場可重複的臨床對話,供 STT 管線測試使用,整條迴路不見任何 PHI。
clinsim 模擬器運行一個場景
Film — qa_workflow.mp4
02 — 分流、重現、驗證
用戶側問題經分流、重現,再與資深工程師一同驗證修復 — 結構化的缺陷追蹤,把一個個 bug 報告變成發版信心,覆蓋英文與廣東話兩條測試流。
QA 工作流,逐步走一遍
02 — 商業價值改變了什麼
私隱
沒有 PHI 的測試覆蓋:模擬對話音訊由去識別化來源合成,真實感從不以保密為代價。
覆蓋
英文與廣東話兩種診症流程,加上人手 UAT 獨力顧不到的長尾失效模式。
可靠
可重現的失效案例與有紀錄的驗證 — 發版信心真正的原材料。
實習工作 — 本頁不出現任何客戶系統、畫面或數據;只展示 Aiden 自有範圍內的工具與工作流。
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