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Round 5 QA 测试计划：Qwen3-ASR 中文高级模型

状态：v0.1 QA 计划稿
所属子项目：02-P-NBL
Round：Round 5
日期：2026-06-03
输入文档：

1. QA 目标

证明 Qwen3-ASR 作为中文高级模型可以被用户主动下载、安装、选择、识别，并且不会破坏 SenseVoice 默认路径、English Moonshine/Parakeet 路径和用户数据。

2. 必测范围

  • sherpa-onnx Go/macOS 依赖升级。
  • 构建脚本新版 dylib 适配。
  • qwen3-asr-0.6b profile。
  • Qwen3-ASR required files 与 tokenizer 目录校验。
  • Qwen3-ASR backend builder。
  • 中文设置页模型选择 UI。
  • Qwen3-ASR 下载、加载、断网识别。
  • SenseVoice <-> Qwen3-ASR 切换。
  • English Moonshine/Parakeet 回归。
  • 下载失败保护。
  • 用户数据保护。

3. 不测范围

  • Qwen3-ASR 删除 UI，除非研发本轮实现。
  • 粤语独立语言 UI。
  • 欧洲语言 UI。
  • 正式 Developer ID notarization。
  • Qwen3-ASR 多变体对比。
  • 全量准确率基准测试。

4. 测试矩阵

ID 场景 前置条件 期望结果
R5-QA-001 依赖升级编译 使用 sherpa-onnx-go* v1.13.2 Go 编译通过
R5-QA-002 构建脚本 dylib macOS local build 正确复制新版 libonnxruntime，签名通过
R5-QA-003 Qwen3 profile 查询 qwen3-asr-0.6b profile 存在，backend=qwen3_asr
R5-QA-004 required files 完整 所需文件存在 校验通过
R5-QA-005 required files 缺失 删除任一 required file 校验失败
R5-QA-006 tokenizer 缺失 删除 tokenizer/merges.txt 或 tokenizer/vocab.json 校验失败
R5-QA-007 中文默认模型 auto/manual 中文 current model 仍为 sensevoice-zh
R5-QA-008 中文模型列表 中文设置页 显示 SenseVoice 和 Qwen3-ASR
R5-QA-009 Qwen3 未安装 点击 Qwen3-ASR 提示下载，不能直接使用
R5-QA-010 Qwen3 下载 联网 下载、解压、校验成功
R5-QA-011 Qwen3 加载 Qwen3 已安装 engine ready 显示 Qwen3-ASR · CPU
R5-QA-012 Qwen3 中文识别 Qwen3 ready 中文可识别并写入历史
R5-QA-013 Qwen3 中英混输 Qwen3 ready 中英混输可识别
R5-QA-014 Qwen3 断网识别 断网 中文仍可识别
R5-QA-015 Qwen3 切回 SenseVoice 两模型均安装 SenseVoice ready
R5-QA-016 SenseVoice 切回 Qwen3 两模型均安装 Qwen3 ready
R5-QA-017 English 回归 切到 English Moonshine/Parakeet 可用
R5-QA-018 下载失败保护 中断下载/坏包 不破坏 SenseVoice/Moonshine/Parakeet
R5-QA-019 旧用户数据保护 有 userdict/history/config 数据不丢
R5-QA-020 重启持久化 选择 Qwen3 后重启 仍为 Qwen3，除非用户切回 auto/default

5. 自动化测试建议

后端：

  • GetModelProfile("qwen3-asr-0.6b")
  • ValidateModelDir(qwen3-asr-0.6b)
  • tokenizer 缺失校验
  • NewWithResolvedModel backend dispatch
  • SelectModel
  • DownloadModelByID
  • 未安装模型选择失败
  • 下载失败不破坏已有模型
  • English/manual 模型不被中文高级模型污染

命令：

cd privatevoice.src
go test ./... -count=1

前端：

cd privatevoice.src/frontend
npm run build

构建脚本：

cd privatevoice.src
./scripts/build-local-macos.sh arm64

6. 手工 QA 步骤

6.1 中文升级 Qwen3-ASR

  1. 备份真实 App Support。
  2. 中文状态启动 App。
  3. 确认当前 engine 为 SenseVoice。
  4. 在模型区域点击 Qwen3-ASR。
  5. 确认 UI 显示下载大小和下载进度。
  6. 下载完成后确认 engine 为 Qwen3-ASR。
  7. 说中文短句，确认识别和 history。

6.2 Qwen3-ASR 中英混输

  1. Qwen3-ASR ready。
  2. 说包含英文技术词的中文短句。
  3. 检查识别结果和历史。

6.3 断网 Qwen3-ASR

  1. Qwen3-ASR ready。
  2. 断开 Wi-Fi。
  3. 说中文短句。
  4. 确认识别成功。
  5. 恢复网络。

6.4 切回 SenseVoice

  1. Qwen3-ASR ready。
  2. 点击 SenseVoice。
  3. 确认 engine 变为 SenseVoice。
  4. 说中文短句。

6.5 English 回归

  1. 切到 English。
  2. 确认 Moonshine/Parakeet 状态正常。
  3. 分别测试 Moonshine 或 Parakeet 英文识别。

7. QA PASS 标准

  • R5-QA-001 到 R5-QA-020 全部通过，或失败项有明确非阻断说明。
  • Qwen3-ASR 是可选高级模型，不改变中文默认 SenseVoice。
  • English Moonshine/Parakeet 核心路径不退化。
  • QA 报告记录版本、build、commit、测试包、日志和关键证据。

8. 已知风险

  • sherpa-onnx-go-macos v1.13.2 携带的 libonnxruntime.1.24.4.dylib 在本地 build 日志中提示最低 macOS 版本为 14.0；Round 5 QA 必须记录测试机 macOS 版本，并验证目标最低系统版本策略是否仍成立。
  • Qwen3-ASR 下载包约 838 MiB、解压后约 1.9 GiB；真机 QA 必须覆盖下载耗时、磁盘空间不足和下载失败恢复。