เวลาอ่าน: 10 นาที

วิธีประเมินคุณภาพเสียง AI?

การประเมิน คุณภาพเสียง AI เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการเลือกเครื่องยนต์ neural TTS ที่น่าเชื่อถือ ปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ และมั่นใจว่าเสียงสังเคราะห์ฟังดูเป็นธรรมชาติและเข้าใจง่าย รุ่นสมัยใหม่สามารถสร้างผลลัพธ์ที่น่าประทับใจได้ แต่กุญแจสำคัญคือการรู้จัก วิธีวัดผล ประสิทธิภาพของพวกมัน

ด้านล่างคือวิธีการหลัก เมทริกซ์ และการทดสอบทางปฏิบัติที่ใช้ในการประเมินระบบ Text-to-Speech (TTS)

ความเป็นธรรมชาติและการแสดงผลที่เหมือนมนุษย์

ปัจจัยที่สำคัญที่สุดใน คุณภาพเสียง AI คือ เสียงที่ฟังดูเป็นธรรมชาติแค่ไหน ผู้ฟังควรรู้สึกว่าเสียงมีความลื่นไหล สื่ออารมณ์ และใกล้เคียงกับมนุษย์จริง

สิ่งที่จะตรวจสอบ:

• เสียงพูดไหลลื่นหรือไม่?

• ช่วงพักและจังหวะเป็นไปตามความเป็นจริงหรือไม่?

• การเปลี่ยนผ่านระหว่างเสียงพูดมีความลื่นไหลหรือไม่?

วิธีประเมิน:

• Mean Opinion Score (MOS) — ผู้ฟังประเมินความเป็นธรรมชาติจาก 1 ถึง 5

• Comparative MOS — เปรียบเทียบเสียงสองเสียง A/B

เครื่องยนต์แบบ Neural เช่น DubSmart TTS ที่สนับสนุน เสียงโคลนไม่จำกัด มักจะได้คะแนนสูงกว่าเพราะสามารถจำลอง prosody ได้แม่นยำกว่า

เมทริกซ์ความชัดเจน

แม้ว่าเสียงฟังดูเป็นธรรมชาติ แต่ถ้าผู้ใช้ไม่สามารถเข้าใจข้อความได้อย่างชัดเจนก็ถือว่าล้มเหลว นี่คือที่ที่ เมทริกซ์ความชัดเจนของเสียง AI มีความสำคัญ

การวัดสำคัญ:

• Word Error Rate (WER) — ใช้ ASR กับเสียงที่สร้าง; ต่ำกว่า = ดีกว่า

• Signal-to-Noise Ratio (SNR) — ความชัดเจนของเสียงเทียบกับสัญญาณรบกวน

• Phoneme Error Rate (PER) — ความถูกต้องของการออกเสียงโฟนีม

การทดสอบจริง:

ให้โมเดลคำนามยาวหรือคำที่หายากและดูว่ามันออกเสียงอย่างสม่ำเสมอหรือไม่

การแสดงอารมณ์และ Prosody

สำหรับการฝึกอบรม HR เกมศึกษา และการสร้างเนื้อหา ความสามารถในการแสดงอารมณ์เป็นสิ่งสำคัญ นี่เรียกว่า การประเมินเสียงอารมณ์ ใน AI

สิ่งที่จะประเมิน:

• เสียงสามารถแสดงความสุข ความเศร้า ความตื่นเต้น ความเร่งรีบหรือไม่?

• การพูดที่มีการแสดงอารมณ์สอดคล้องในเนื้อหาที่ต่างกันหรือไม่?

• เสียงหางเสียงการออกเสียงเข้ากับความหมายของประโยคหรือไม่?

วิธีทดสอบ:

• เตรียมคำสั้นๆ สำหรับอารมณ์ต่างๆ และเปรียบเทียบกับการบันทึกเสียงมนุษย์จริง

• ตรวจสอบว่าโมเดลสามารถจัดการคำถามแสร้งคำพูดประชดหรือการเน้นได้หรือไม่

ความสอดคล้องและความเสถียรของผู้พูด

neural TTS คุณภาพสูงต้องคงเสถียรภาพในทุกสภาวะ:

• ความยาวของประโยค

• ความเร็วในการพูด

• หัวข้อต่างๆ

• เครื่องหมายพักลายนูนที่ซับซ้อน

สิ่งที่ควรติดตาม:

• ความสม่ำเสมอของตัวตนเสียง (โดยเฉพาะสำหรับเสียงโคลน)

• การขาดแผ่นดิสก์หรือสิ่งรบกวนเสียง

• การออกเสียงที่มั่นคงในเนื้อหาที่ยาว

ตัวอย่างเช่น, DubSmart TTS รักษาคุณภาพความเสถียรแม้ในการสร้างโมดูลการฝึกอบรมที่ยาวหรือเนื้อหาจำนวนมากขององค์กร

คุณภาพเสียงและเมทริกซ์ทางเทคนิค

คุณภาพเสียงทางเทคนิคมีผลต่อการรับรู้เช่นเดียวกับความเป็นธรรมชาติ

ปัจจัยหลัก:

• อัตราการสุ่มตัวอย่าง (แนะนำ 44.1 kHz หรือ 48 kHz)

• การปรับระดับเสียงที่เสถียร

• การไม่มีเสียงดิจิตอลคลิกหรือการบิดเบือนไฟฟ้า

• การหายใจที่นุ่มนวลและการหยุดชั่วคราว

เครื่องมือที่ใช้:

• การวิเคราะห์สเปคโตรแกรม

• เครื่องวิเคราะห์คุณภาพเสียง

• การประเมินการรับรู้คุณภาพเสียง (PESQ)

ประสิทธิภาพในสาขาและภารกิจ

คุณภาพมักขึ้นอยู่กับ สถานที่ ที่จะใช้เสียง

ประเมินสำหรับ:

• E-learning — ความสม่ำเสมอ, ความชัดเจน, โทนเสียงสงบ

• การสนับสนุนลูกค้า — ความเข้าใจตอบทั่วถึง

• วิดีโอการตลาด — การแสดงอารมณ์

• การเชิญให้รู้จักเข้าทำงาน HR — ความเป็นมิตรและการส่งเสียงธรรมชาติ

• การปรับตัว & ซิงเนื้อเสียง — เวลาและความแม่นยำทางอารมณ์

การทดสอบ TTS ในการทำงานจริงช่วยเผยข้อบกพร่องที่ซ่อนอยู่

การทดสอบความเครียดของโมเดล

ขั้นตอนการทดสอบเสียง AI สมบูรณ์ประกอบด้วย:

• อินพุตที่ยาวมาก (มากกว่า 10 นาที)

• วลีที่ท้าทายในการออกเสียง

• ข้อความหลายภาษา

• อัตราการพูดที่เร็วและช้า

• ตัวเลข สกุลเงิน วันที่ ตัวย่อ

ถ้าเสียงยังคงเสถียร โมเดลมีคุณภาพสูง

บทสรุป

การประเมิน คุณภาพเสียง AI ต้องรวมการทดสอบการฟังที่เป็นความเห็นส่วนตัวกับเมทริกซ์วัตถุประสงค์ เช่น WER, MOS, PESQ, การวิเคราะห์ prosody และการทดสอบการแสดงอารมณ์ การวิเคราะห์ความเป็นธรรมชาติ ความชัดเจน ความเสถียร และความลึกทางอารมณ์ ทีมงานสามารถเลือกเครื่องยนต์ TTS ที่ดีที่สุดสำหรับผลิตภัณฑ์ของพวกเขา

ถ้าคุณกำลังมองหาตัวเลือกเกรดมืออาชีพ DubSmart TTS ให้บริการ:

• เสียง neural คุณภาพสูง

• การโคลนเสียงไม่จำกัดเสียงโคลน

• การแสดงเสียงอารมณ์ที่สื่อถึง

• ผลผลิตที่มั่นคงสำหรับเนื้อหายาว