什么是说话人相似度（Speaker Similarity, SIM）

说话人相似度（Speaker Similarity, SIM）是衡量两段语音中说话人声音是否相似的一个重要指标，广泛用于语音识别、声纹识别、语音合成评估等领域。SIM 的衡量标准包括声学特征的提取、嵌入向量的生成以及相似度计算方法。通过这些方法，可以有效地衡量两个语音样本之间的相似度，并用于说话人识别、语音合成、多说话人场景处理等实际应用中，从而增强语音技术在实际应用中的性能和用户体验。

在具体实现上，说话人相似度（SIM）通常通过计算生成语音和提示语音的说话人嵌入之间的相似度来实现。例如，在 SpeechAlign 等研究中，通过使用说话人嵌入提取器提取生成语音和提示语音的说话人嵌入，并计算这些归一化嵌入之间的余弦相似度来评估音色一致性。此外，SIM 也被用于评估合成语音与目标说话人语音的相似度，其数值越接近 1 代表相似度越高。

值得注意的是，虽然 SIM 是衡量音色相似度的重要指标，但它并不完全等同于音色相似度。例如，同一个说话人前后说两句，人耳一听就是同一个人，但模型可能检测出这2句的微小差别，但这个微小差别并不是说明哪一句更好。此外，SIM 也被用于评估语音合成系统的性能，例如在 Seed-TTS 等模型中，SIM 与词错误率（WER）一起用于客观评估合成语音的质量。

说话人相似度（SIM）是一个多领域应用的指标，广泛应用于语音技术、语音合成、语音识别等领域，通过计算说话人嵌入之间的相似度来衡量语音的相似性，是评估语音质量和语音合成效果的重要工具。