วิธีประเมินคุณภาพเสียงของ AI?

การประเมินคุณภาพเสียง AI เป็นสิ่งจำเป็นในการเลือกเครื่อง TTS เชิงประสาทที่เชื่อถือได้ ปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ และรับรองว่าเสียงสังเคราะห์ฟังดูเป็นธรรมชาติและเข้าใจง่าย โมเดลที่ทันสมัยสามารถสร้างผลลัพธ์ที่น่าประทับใจ แต่สิ่งสำคัญคือการรู้วิธีวัด ประสิทธิภาพของพวกเขา

ด้านล่างนี้คือวิธีการหลัก เมทริกซ์ และการทดสอบเชิงปฏิบัติที่ใช้ในการประเมินระบบ Text-to-Speech (TTS)

ความเป็นธรรมชาติและการแสดงออกที่เหมือนมนุษย์

ปัจจัยที่สำคัญที่สุดในการประเมินคุณภาพเสียง ai คือเสียงฟังดูเป็นธรรมชาติหรือไม่ ผู้ฟังควรรู้สึกว่าเสียงนั้นไหลลื่น มีการแสดงออก และใกล้เคียงกับมนุษย์จริง

สิ่งที่ต้องตรวจสอบ:

เสียงพูดไหลลื่นตามธรรมชาติหรือไม่?
การหยุดและจังหวะเวลาเป็นธรรมชาติหรือไม่?
การเปลี่ยนแปลงระหว่างเสียงสัทอักษรเป็นไปอย่างราบรื่นหรือไม่?

วิธีประเมิน:

คะแนน Mean Opinion (MOS) — ให้ผู้ฟังมนุษย์ให้คะแนนความเป็นธรรมชาติจาก 1 ถึง 5
Comparative MOS — เปรียบเทียบสองเสียง A/B

เครื่องยนต์เชิงประสาทอย่าง DubSmart TTS ที่รองรับเสียงที่เลียนแบบได้ไม่จำกัด มักจะมีคะแนนสูงกว่าเพราะสามารถจำลองลักษณะเสียงได้แม่นยำ

เมทริกซ์ความเข้าใจ

แม้ว่าเสียงจะฟังดูเป็นธรรมชาติ แต่หากผู้ใช้ไม่สามารถเข้าใจข้อความได้อย่างชัดเจน ถือว่าไม่ผ่านการประเมิน นี่คือที่ที่เมทริกซ์ความเข้าใจเสียง ai สำคัญ

การวัดหลัก:

อัตราความผิดพลาดของคำ (WER) — รันเสียงที่สร้างขึ้นผ่าน ASR; ต่ำกว่า = ดีกว่า
อัตราสัญญาณต่อเสียงรบกวน (SNR) — ความชัดเจนของเสียงเทียบกับสิ่งรบกวนในพื้นหลัง
อัตราความผิดพลาดของสัทอักษร (PER) — ความถูกต้องของการออกเสียงสัทอักษร

การทดสอบเชิงปฏิบัติ:

ให้โมเดลออกเสียงคำที่ซับซ้อน ยาว หรือหายากและดูว่ามันออกเสียงได้สม่ำเสมอหรือไม่

การแสดงออกทางอารมณ์และการประสานเสียง (Prosody)

สำหรับการฝึกอบรม ทรัพยากรมนุษย์ เกม การศึกษา และการสร้างเนื้อหา ความสามารถในการแสดงอารมณ์เป็นสิ่งสำคัญ สิ่งนี้เรียกว่าการประเมินเสียงอารมณ์ ใน AI

สิ่งที่ต้องประเมิน:

เสียงสามารถแสดงออกเช่น ความสุข ความเศร้า ความตื่นเต้น ความเร่งด่วนได้หรือไม่?
การออกเสียงมีความสม่ำเสมอในข้อความต่างๆ หรือไม่?
น้ำเสียงตรงกับความหมายของประโยคหรือไม่?

วิธีทดสอบ:

เตรียมคำถามสั้นๆ สำหรับอารมณ์ต่างๆ และเปรียบเทียบกับการบันทึกเสียงมนุษย์จริง
ตรวจสอบว่าโมเดลจัดการกับคำถามเชิงโวหาร การแดกดัน หรือการเน้นเสียงได้หรือไม่

ความสม่ำเสมอและเสถียรภาพของผู้พูด

คุณภาพสูงของเครื่อง TTS เชิงประสาท จะต้องรักษาเสถียรภาพไว้ใน:

ความยาวประโยค
ความเร็วในการพูด
หัวข้อต่างๆ
เครื่องหมายวรรคตอนแบบซับซ้อน

สิ่งที่ต้องติดตาม:

ความสม่ำเสมอของอัตลักษณ์เสียง (โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับเสียงเลียนแบบ)
ไม่มีข้อบกพร่องหรือเสียงรบกวน
การออกเสียงที่เสถียรในข้อความยาว

ตัวอย่างเช่น DubSmart TTS รับประกันคุณภาพที่เสถียรแม้จะสร้างโมดูลฝึกอบรมยาวหรือเนื้อหาสำหรับองค์กรขนาดใหญ่

คุณภาพเสียงและเมทริกซ์ทางเทคนิค

คุณภาพเสียงเชิงเทคนิคมีผลต่อการรับรู้ไม่น้อยไปกว่าความเป็นธรรมชาติ

ปัจจัยสำคัญ:

อัตราสุ่มตัวอย่าง (แนะนำ 44.1 kHz หรือ 48 kHz)
การปรับระดับเสียงให้เป็นปกติ
ไม่มีสัญญาณรบกวนดิจิทัล เสียงแตกกระทบ การบิดเบือน
การหายใจและการหยุดที่ราบรื่น

เครื่องมือที่ใช้:

การวิเคราะห์ทางสเปกโตรแกรม
ตัววิเคราะห์คุณภาพเสียง
การประเมินคุณภาพเสียงเชิงการรับรู้ (PESQ)

ประสิทธิภาพในโดเมนและงาน

คุณภาพมักขึ้นอยู่กับที่ไหนเสียงจะถูกใช้

ประเมินสำหรับ:

การเรียนรู้ทางอิเล็กทรอนิกส์ — ความสม่ำเสมอ ความชัดเจน น้ำเสียงที่สงบ
การสนับสนุนลูกค้า — การเห็นอกเห็นใจ ความเป็นกลาง
วิดีโอการตลาด — ความสามารถในการแสดงออก
การเข้ามหาวิทยาลัยและการจ้างงาน — ความเป็นมิตรและการส่งมอบที่เป็นธรรมชาติ
การแปลภาษาและการพากย์เสียง — เวลาในการซิงค์กับปาก ความแม่นยำทางอารมณ์

การทดสอบ TTS ในการทำงานจริงช่วยเปิดเผยปัญหาที่ซ่อนอยู่

การทดสอบความเครียดของโมเดล

ขั้นตอนการทดสอบเสียง AI อย่างสมบูรณ์รวมถึง:

อินพุตที่ยาวมาก (10+ นาที)
ประโยคที่ทดสอบลิ้น
ข้อความหลายภาษา
อัตราการพูดที่เร็วและช้า
ตัวเลข สกุลเงิน วันที่ คำย่อ

ถ้าเสียงยังคงเสถียร โมเดลนั้นเป็นคุณภาพสูง

สรุป

การประเมินคุณภาพเสียง AI จำเป็นต้องรวมการทดสอบการฟังแบบเชิงอัตนัยกับเมทริกซ์เชิงวัตถุอย่าง WER, MOS, PESQ, การวิเคราะห์ prosody และการทดสอบการแสดงอารมณ์ ด้วยการวิเคราะห์ความเป็นธรรมชาติ ความชัดเจน ความเสถียร และความลึกทางอารมณ์ ทีมงานสามารถเลือกเครื่อง TTS ที่ดีที่สุดสำหรับผลิตภัณฑ์ของพวกเขา

หากคุณกำลังมองหาโซลูชันระดับมืออาชีพ DubSmart TTS มีให้คุณ:

เสียงเชิงประสาทคุณภาพสูง
เสียงพากย์ที่ไม่จำกัด การเลียนแบบเสียง
เสียงอารมณ์ที่สื่อออกถึงความรู้สึก
ผลลัพธ์ที่คงเส้นคงวาสำหรับเนื้อหารูปแบบยาว