seed-tts-eval

seed-tts-eval 是一个用于评估模型零样本语音生成能力的测试集,它提供了一个跨领域目标的客观评估测试集,包含从英语和普通话公共语料库中提取的样本,用于衡量模型在各种客观指标上的表现。它使用了Common Voice数据集的1000个样本和DiDiSpeech-2数据集的2000个样本。

需求人群:

"目标受众为语音合成技术的研究者和开发者,他们可以利用seed-tts-eval模型来评估和改进他们的语音合成系统。"

使用场景示例:

研究者使用seed-tts-eval评估新的语音合成模型的性能

开发者利用该测试集比较不同语音合成技术的效果

教育机构使用该测试集作为教学材料,教授语音合成技术

产品特色:

采用Common Voice和DiDiSpeech-2数据集样本进行评估

使用Word Error Rate (WER)和Speaker Similarity (SIM)作为评估指标

为英语和普通话分别采用Whisper-large-v3和Paraformer-zh作为自动语音识别引擎

使用WavLM-large模型进行说话人相似度评估

提供测试集的下载链接

支持零样本文本到语音(TTS)和声音转换(VC)任务的评估

使用教程:

访问seed-tts-eval的GitHub页面

阅读README文件了解如何安装依赖和使用测试集

下载所需的测试集样本

使用提供的评估代码进行模型性能的评估

根据评估结果优化语音合成模型

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