探索AI安全边界：seed-TTS评估工具seed-tts-eval

探索AI安全边界：seed-TTS评估工具seed-tts-eval

项目地址:https://gitcode.com/BytedanceSpeech/seed-tts-eval

:boom: 欢迎来到seed-tts-eval的世界，这是一个专为评估零样本语音合成模型性能而设计的开源项目。源自我们的研究项目seed-TTS，这个工具包提供了一个量化的测试集和计算指标脚本，以推动AI语音合成技术的发展，特别是在安全性方面。

1、项目介绍

seed-tts-eval关注的是在未知领域（out-of-domain）下的语音生成客观评测。它包含了英语（EN）和普通话（ZH）两个公共语料库的样例，用于衡量模型在多种客观标准下的表现。我们鼓励开发者和研究人员利用这套工具来检查他们的模型是否能够在未经训练的数据上产生高质量的语音。

2、项目技术分析

该项目采用两种关键指标进行评价：

• Word Error Rate (WER)：借助Whisper-large-v3（英语）和Paraformer-zh（普通话）这两个强大的自动语音识别引擎，来计算合成语音与参考录音之间的错误率。
• Speaker Similarity (SIM)：通过预训练的WavLM-large模型（经过说话人验证任务微调）提取语音特征，计算合成语音与参照录音间的相似度。

3、项目及技术应用场景

seed-tts-eval适用于以下场景：

• 零样本文本转语音(TTS)：在未见过的语言环境下评估模型能否准确合成语音。
• 零样本语音转换(VC)：测试模型将一个人的声音转化为另一个人声音的能力。

此外，还特别设置了“硬案例”任务，以挑战模型在极端情况下的表现。

4、项目特点

• 全面的测试集：基于Common Voice和DiDiSpeech-2等公共数据集构建，覆盖了多种语言环境和难度级别。
• 标准化评价指标：WER和SIM提供了统一的比较标准，有助于公平地比较不同模型的表现。
• 易于集成：依赖项简洁明了，仅需pip3 install -r requirements.txt即可安装所有所需库。
• 一键式评估：内含便捷的评估脚本，如cal_wer.sh和cal_sim.sh，简化了结果计算流程。

要开始使用，只需下载测试集并运行对应的脚本，你的模型就可以在这个开放平台接受考验，展示其在无先验信息条件下的强大能力。

体验未来的声音技术，从seed-tts-eval开始。让我们一起探索AI语音合成的无限可能！

项目地址:https://gitcode.com/BytedanceSpeech/seed-tts-eval