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论文seed-tts-eval
:boom: 本仓库包含我们项目seed-TTS中提出的客观测试集，以及计算指标的脚本。出于AI安全考虑，我们不会发布seed-TTS的源代码和模型权重。我们邀请您体验字节跳动产品中的语音生成功能。:boom:
为评估我们模型的零样本语音生成能力，我们提出了一个领域外的客观评估测试集。该测试集由英语(EN)和中文(ZH)公共语料库中提取的样本组成，用于衡量模型在各种客观指标上的表现。具体来说，我们使用了Common Voice数据集的1,000个样本和DiDiSpeech-2数据集的2,000个样本。
依赖项
要安装所有依赖项，请运行
pip3 install -r requirements.txt
指标
采用词错率(WER)和说话人相似度(SIM)指标进行客观评估。
- 对于WER，我们分别使用Whisper-large-v3和Paraformer-zh作为英语和中文的自动语音识别(ASR)引擎。
- 对于SIM，我们使用在说话人验证任务上微调的WavLM-large（模型链接）来获取说话人嵌入，用于计算每个测试语音与参考音频片段的余弦相似度。
数据集
您可以从此链接下载所有任务的测试集。 测试集主要使用元文件方法组织。元文件中每行的含义：文件名 | 提示文本 | 提示音频 | 待合成文本 | 待合成文本对应的真实音频（如果存在）。对于不同的任务，我们采用不同的元文件：
- 零样本文本转语音(TTS)：
- 英语：en/meta.lst
- 中文：zh/meta.lst
- 中文（困难案例）：zh/hardcase.lst
- 零样本声音转换(VC)：
- 英语：en/non_para_reconstruct_meta.lst
- 中文：zh/non_para_reconstruct_meta.lst
代码
我们还发布了两个指标的评估代码：
# WER
bash cal_wer.sh {元文件路径} {合成音频目录} {语言：zh或en}
# SIM
bash cal_sim.sh {元文件路径} {合成音频目录} {path/wavlm_large_finetune.pth}
