评估文本转语音模型

在训练期间，文本转语音模型针对预测频谱图值与生成频谱图值之间的均方误差损失（或平均绝对误差）进行优化。MSE 和 MAE 都鼓励模型最小化预测频谱图和目标频谱图之间的差异。然而，由于 TTS 是一对多映射问题，即给定文本的输出频谱图可以用许多不同的方式表示，因此评估生成的文本转语音 (TTS) 模型要困难得多。

与许多可以使用定量指标（如准确率或精确率）进行客观衡量的其他计算任务不同，评估 TTS 在很大程度上依赖于主观的 人工分析。

TTS 系统最常用的评估方法之一是使用平均意见得分 (MOS) 进行定性评估。MOS 是一种主观评分系统，它允许人工评估者在 1 到 5 的范围内评估合成语音的感知质量。这些分数通常通过聆听测试收集，在聆听测试中，人工参与者聆听并评价合成语音样本。

TTS 评估难以开发客观指标的主要原因之一是语音感知的主观性。人类听众对语音的各个方面（包括发音、语调、自然度和清晰度）有不同的偏好和敏感度。用单个数值来捕捉这些感知细微差别是一项艰巨的任务。同时，人工评估的主观性使得比较和基准测试不同的 TTS 系统变得具有挑战性。

此外，这种评估可能会忽略语音合成的一些重要方面，例如自然度、表现力和情感影响。这些特性难以客观量化，但在合成语音需要传达类似人类的特性并引起适当的情感反应的应用中非常重要。

总之，由于缺乏真正客观的指标，评估文本转语音模型是一项复杂的任务。最常见的评估方法，平均意见得分 (MOS)，依赖于主观的人工分析。虽然 MOS 为合成语音的质量提供了宝贵的见解，但也引入了可变性和主观性。