import{s as R,n as U,o as B}from"../chunks/scheduler.f7e1785c.js";import{S as D,i as F,g as s,s as o,r as G,A as I,h as i,f as n,c as p,j as H,u as J,x as C,k as N,y as K,a,v as Q,d as V,t as W,w as X}from"../chunks/index.9f8f0838.js";import{H as Y}from"../chunks/Heading.6643a2f7.js";function Z(O){let l,S,h,T,m,d,c,z=`В процессе обучения модели преобразования текста в речь оптимизируются по среднеквадратичной ошибке (mean-square error, MSE) (или средней абсолютной ошибке (mean absolute error, MAE)) между
спрогнозированными значениями спектрограмм и сгенерированными. Как MSE, так и MAE способствуют минимизации разности
между прогнозируемой и целевой спектрограммами. Однако, поскольку TTS - это проблема отображения “один ко многим”, т.е. выходная спектрограмма для данного текста может быть представлена множеством
различных способов, оценка полученных моделей преобразования текста в речь (TTS) значительно сложнее.`,P,r,A=`В отличие от многих других вычислительных задач, которые могут быть объективно измерены с помощью количественных показателей,
таких как accuracy или precision, оценка TTS в значительной степени зависит от субъективного человеческого анализа.`,M,u,q=`Одним из наиболее часто используемых методов оценки систем TTS является качественная оценка с использованием cредней экспертной оценки (Mean Opinion Scores, MOS).
MOS - это субъективная система оценки, которая позволяет людям оценить качество синтезированной речи [NL] по шкале от 1 до 5.
Эти оценки обычно собираются с помощью тестов на прослушивание, в которых участники-люди [NL] прослушивают и оценивают синтезированные образцы речи.`,$,f,L=`Одной из основных причин, по которой трудно разработать объективные метрики для оценки TTS, является субъективный характер восприятия
речи. Слушатели имеют различные предпочтения и чувствительность к различным аспектам речи, включая произношение, интонацию, естественность и ясность.
Учесть все эти нюансы восприятия с помощью одного числового значения - сложная задача.
В то же время субъективность человеческой оценки затрудняет сравнение и сопоставление различных систем TTS.`,E,x,j=`Кроме того, при такой оценке могут быть упущены некоторые важные аспекты синтеза речи, такие как естественность, выразительность и эмоциональное воздействие.
Эти качества трудно поддаются объективной количественной оценке, но очень важны в приложениях, где синтезированная речь должна передавать человекоподобные качества и вызывать соответствующие эмоциональные реакции.`,b,_,k=`В итоге, можно сказать, что оценка моделей преобразования текста в речь является сложной задачей из-за отсутствия единой действительно объективной метрики. Наиболее распространенный метод оценки,
средняя экспертная оценка (MOS), опирается на субъективный человеческий анализ. Хотя MOS дает ценные сведения о качестве синтезированной речи, она также вносит вариативность и субъективность.`,w,v,y;return m=new Y({props:{title:"Оценка моделей text-to-speech",local:"оценка-моделей-text-to-speech",headingTag:"h1"}}),{c(){l=s("meta"),S=o(),h=s("p"),T=o(),G(m.$$.fragment),d=o(),c=s("p"),c.textContent=z,P=o(),r=s("p"),r.textContent=A,M=o(),u=s("p"),u.textContent=q,$=o(),f=s("p"),f.textContent=L,E=o(),x=s("p"),x.textContent=j,b=o(),_=s("p"),_.textContent=k,w=o(),v=s("p"),this.h()},l(t){const e=I("svelte-u9bgzb",document.head);l=i(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(n),S=p(t),h=i(t,"P",{}),H(h).forEach(n),T=p(t),J(m.$$.fragment,t),d=p(t),c=i(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),C(c)!=="svelte-s7o9kp"&&(c.textContent=z),P=p(t),r=i(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),C(r)!=="svelte-ixbofr"&&(r.textContent=A),M=p(t),u=i(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),C(u)!=="svelte-iz62e8"&&(u.textContent=q),$=p(t),f=i(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),C(f)!=="svelte-1bp3ezx"&&(f.textContent=L),E=p(t),x=i(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),C(x)!=="svelte-qo71j6"&&(x.textContent=j),b=p(t),_=i(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),C(_)!=="svelte-1btaacz"&&(_.textContent=k),w=p(t),v=i(t,"P",{}),H(v).forEach(n),this.h()},h(){N(l,"name","hf:doc:metadata"),N(l,"content",g)},m(t,e){K(document.head,l),a(t,S,e),a(t,h,e),a(t,T,e),Q(m,t,e),a(t,d,e),a(t,c,e),a(t,P,e),a(t,r,e),a(t,M,e),a(t,u,e),a(t,$,e),a(t,f,e),a(t,E,e),a(t,x,e),a(t,b,e),a(t,_,e),a(t,w,e),a(t,v,e),y=!0},p:U,i(t){y||(V(m.$$.fragment,t),y=!0)},o(t){W(m.$$.fragment,t),y=!1},d(t){t&&(n(S),n(h),n(T),n(d),n(c),n(P),n(r),n(M),n(u),n($),n(f),n(E),n(x),n(b),n(_),n(w),n(v)),n(l),X(m,t)}}}const g='{"title":"Оценка моделей text-to-speech","local":"оценка-моделей-text-to-speech","sections":[],"depth":1}';function tt(O){return B(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class lt extends D{constructor(l){super(),F(this,l,tt,Z,R,{})}}export{lt as component};
