什么是Seed-TTS Eval数据集

Seed-TTS Eval 数据集是一个专门用于评估模型零样本语音生成能力的测试集工具，其核心目标是为语音合成技术的研究者和开发者提供一个客观、标准化的评估平台。该数据集由字节跳动（Bytedance）开发，旨在推动语音合成技术的发展和创新。

数据集的基本信息

• 用途：该数据集主要用于评估模型在零样本语音生成任务中的表现，包括零样本文本到语音转换和声音转换任务。
• 数据来源：测试集包含来自英语（EN）和中文（ZH）的公共语料库样本，具体包括：
  • 英语样本：1000个来自 Common Voice 数据集的样本。
  • 中文样本：2000个来自 DiDiSpeech-2 数据集的样本。
• 组织方式：测试集以元文件（meta file）形式组织，每行包含文件名、提示文本、提示音频、合成文本及参考文本等信息。
• 评估指标：使用词错误率（WER）和说话人相似度（SIM）作为评估指标，分别通过 Whisper-large-v3、Paraformer-zh 和 WavLM-large 模型进行评估。
• 访问与使用：用户可通过 GitHub 页面（github.com/BytedanceSpeech/seed-tts-eval ）获取测试集和评估代码，支持一键评估模型性能。

项目背景与目标

• 开发背景：Seed-TTS Eval 是字节跳动 Seed Team 项目的一部分，旨在探索 AI 安全边界，推动语音合成技术的发展。
• 技术目标：通过提供标准化的测试集和评估方法，帮助用户客观比较不同语音合成技术的效果，加速相关技术的发展和应用。
• 应用场景：适用于零样本语音上下文学习、说话人微调、情感控制等任务，支持多语言和多场景应用。

与其他相关技术的关系

• Seed-TTS 模型：Seed-TTS 是字节跳动开发的先进语音生成模型，其性能和评估方法与 Seed-TTS Eval 数据集密切相关。Seed-TTS Eval 数据集为 Seed-TTS 模型的评估提供了客观的测试基准。
• AI 安全与伦理：项目强调 AI 安全边界，通过标准化评估方法推动技术发展。

总结

Seed-TTS Eval 数据集是一个面向语音合成技术研究和开发的标准化评估工具，通过提供跨语言、跨领域的测试集和客观评估指标，为模型性能的评估和优化提供了重要支持。其开发和应用不仅推动了语音合成技术的发展，也为相关领域的研究和创新提供了有力支持