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西班牙语TTS质量自动评估数据集
AlejandroSosaWelford,LeonardoPepino
IngenieríadeSonido,UniversidadNacionaldeTresdeFebrero,Argentina
CognitiveNeuroscienceCenter,UniversidaddeSanAndrés,Argentina
InstitutodeInvestigacionenCienciasdelaComputación(ICC),CONICET-UBA,Argentina
DepartamentodeComputación,UniversidaddeBuenosAires,Argentina
Abstract准确模拟这一指标的自动化算法。电信领域的传
alejandrososawelford@,lpepino@dc.uba.ar,
统质量评估系统，如PESQ[3]和POLQA[4]，需要
本研究致力于开发一个用于西班牙语文本到语音
同时有一个受损信号和一个高质量参考进行比较。
（TTS）系统自动评估的数据库，旨在提高自然度
然而，在处理生成音频时，这种方法是不可行的。
预测模型的准确性。该数据集包含来自52种不同
还应该注意到，这些模型侧重于传输信道引起的
TTS系统和人类声音的4,326个音频样本，据我
失真，并未设计用于评估语音自然度。
们所知，这是西班牙语中的首个此类数据集。为
本为了克服这些限制，出现了用于预测语音
了标记这些音频，基于ITU‐TRec.P.807标准设
译质量的非侵入性方法。在最值得注意的方法中，
计了一个主观测试，并由92名参与者完成。此外，
中NISQA[5]通过在一个使用POLQA评估的英语语
通过训练自动自然度预测系统验证了收集的数据
1音样本数据集上训练CNN-LSTM网络显示出有
v集的实用性。我们探索了两种方法：微调一个最初
5为英语训练的现有模型，以及在冻结的自监督语希望的结果。另一种方法NORESQA-MOS[6]旨
0在预测相对于不匹配参考音频样本的一般主观质
8音模型之上训练小型下游网络。我们的模型在一
1量分数。所提出的系统是基于评估信号与不匹配
0.个五点MOS量表上实现了0.8的平均绝对误差。参考之间的比较，以无监督的方式进行训练。两项
7进一步分析证明了开发数据集的质量和多样性及
0其对推进西班牙语TTS研究的潜力。研究都报告了它们的预测指标与人类评价之间存
5在高度相关性，并声称语言无关性。
2IndexTerms:文本转语音，西班牙语，自动
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