Utmost Care Hospital
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2 天有情绪数据
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SteerTTS TTS模型缩小到11.84MB，适用于边缘设备
SteerTTS文本转语音模型的新边缘版本已发布，将其大小显著减小到11.84MB，同时保持了词错误率。这个更小的版本通过对其声学模型和语音编码器进行int4量化感知训练，并使用纯NumPy文本前端来实现尺寸减小。尽管UTMOS得分略有下降，但该模型保留了其大部分可控性功能，允许控制速率、响度和音高等参数，并支持用于样式更改的内联标记。
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新协议揭示语音质量指标极易被攻击
一篇新发表在arXiv上的研究论文介绍了一种用于衡量语音质量指标可攻击性的修正协议，突出了现有方法中的重大缺陷。研究表明，当前的测量技术可能会对固有的处理链变化过度收费攻击，并且未能考虑到不同攻击者之间的可变性。在提议的协议下，NISQA、SSL-MOS、DNSMOS和UTMOS等广泛使用的预测器显示出不同程度的脆弱性，其中NISQA最容易受到攻击。
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研究发现，语音质量指标在清晰音频上表现不佳
arXiv上的一篇新研究论文探讨了UTMOS、DNSMOS和SCOREQ等无参考语音质量指标在评估现代文本到语音（TTS）系统方面的有效性。研究发现，虽然这些指标可以识别可听见的缺陷，但在区分高质量音频中的听众偏好方面却难以可靠地进行区分。该研究提出了一个复合指标作为更稳健的评估方法，并指出使用单一分数奖励来优化TTS模型可能导致不良的“奖励破解”，即指标有所改善，但实际人类感知的质量却下降了。
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新研究评估神经音频编解码器的语音质量指标
一篇新研究论文评估了45个客观语音质量指标，以确定它们在评估神经音频编解码器方面的可靠性。研究发现，基于神经的指标，特别是scoreq和utmos，在纯净语音条件下与主观听觉分数表现出最高的相关性。然而，研究也表明，在评估非常高的主观语音质量水平时，非侵入性指标的有效性往往会降低。
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CPU TTS 评测：Pocket TTS 表现出平坦的 RTF，UTMOS 在自然度方面遇到困难
一项对四种基于 CPU 的文本转语音 (TTS) 模型——Kokoro、Supertonic、Inflect-Nano 和 Pocket TTS——的评测显示出不同的性能特征。Pocket TTS 采用流式语言模型架构，无论输入长度如何，其实时因子 (RTF) 保持一致，使其在交互式系统中具有可预测性。然而，UTMOS 评分指标显示出局限性，未能区分清晰但机械的输出和真正自然的语音，特别是对于 Inflect-Nano 等小型语音编码器。
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纯CPU TTS基准测试：Kokoro 82M在质量上领先，Inflect-Nano-v1在速度上领先
一项在CPU上对三种开源文本转语音（TTS）模型——Kokoro 82M、Supertonic 3和Inflect-Nano-v1——进行的基准测试，揭示了显著的性能和质量差异。Inflect-Nano-v1尽管参数量小且实时因子（RTF）最快达到0.1376，但UTMOS评分发现其被高估，并且存在硬性输出长度限制。Supertonic 3提供了折衷方案，在5步配置下，以0.3164的RTF实现了4.37的MOS评分，而Kokoro …