import{s as Q,n as V,o as W}from"../chunks/scheduler.cd324960.js";import{S as X,i as Y,e as o,s as l,c as q,h as Z,a as p,d as n,b as s,f as J,g as A,j as h,k as K,l as tt,m as a,n as j,t as k,o as H,p as N}from"../chunks/index.d5c3adcc.js";import{C as et,H as nt,E as at}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.14d935fa.js";function lt(G){let i,T,v,d,m,M,r,b,f,R=`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,u,U=`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.`,E,c,B=`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.`,y,x,D=`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.`,w,$,F=`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.`,O,_,I=`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.`,g,C,z,S,L;return m=new et({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),r=new nt({props:{title:"Оценка моделей text-to-speech",local:"оценка-моделей-text-to-speech",headingTag:"h1"}}),C=new at({props:{source:"https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/ru/chapter6/evaluation.mdx"}}),{c(){i=o("meta"),T=l(),v=o("p"),d=l(),q(m.$$.fragment),M=l(),q(r.$$.fragment),b=l(),f=o("p"),f.textContent=R,P=l(),u=o("p"),u.textContent=U,E=l(),c=o("p"),c.textContent=B,y=l(),x=o("p"),x.textContent=D,w=l(),$=o("p"),$.textContent=F,O=l(),_=o("p"),_.textContent=I,g=l(),q(C.$$.fragment),z=l(),S=o("p"),this.h()},l(t){const e=Z("svelte-u9bgzb",document.head);i=p(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(n),T=s(t),v=p(t,"P",{}),J(v).forEach(n),d=s(t),A(m.$$.fragment,t),M=s(t),A(r.$$.fragment,t),b=s(t),f=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),h(f)!=="svelte-s7o9kp"&&(f.textContent=R),P=s(t),u=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),h(u)!=="svelte-ixbofr"&&(u.textContent=U),E=s(t),c=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),h(c)!=="svelte-iz62e8"&&(c.textContent=B),y=s(t),x=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),h(x)!=="svelte-1bp3ezx"&&(x.textContent=D),w=s(t),$=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),h($)!=="svelte-qo71j6"&&($.textContent=F),O=s(t),_=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),h(_)!=="svelte-1btaacz"&&(_.textContent=I),g=s(t),A(C.$$.fragment,t),z=s(t),S=p(t,"P",{}),J(S).forEach(n),this.h()},h(){K(i,"name","hf:doc:metadata"),K(i,"content",st)},m(t,e){tt(document.head,i),a(t,T,e),a(t,v,e),a(t,d,e),j(m,t,e),a(t,M,e),j(r,t,e),a(t,b,e),a(t,f,e),a(t,P,e),a(t,u,e),a(t,E,e),a(t,c,e),a(t,y,e),a(t,x,e),a(t,w,e),a(t,$,e),a(t,O,e),a(t,_,e),a(t,g,e),j(C,t,e),a(t,z,e),a(t,S,e),L=!0},p:V,i(t){L||(k(m.$$.fragment,t),k(r.$$.fragment,t),k(C.$$.fragment,t),L=!0)},o(t){H(m.$$.fragment,t),H(r.$$.fragment,t),H(C.$$.fragment,t),L=!1},d(t){t&&(n(T),n(v),n(d),n(M),n(b),n(f),n(P),n(u),n(E),n(c),n(y),n(x),n(w),n($),n(O),n(_),n(g),n(z),n(S)),n(i),N(m,t),N(r,t),N(C,t)}}}const st='{"title":"Оценка моделей text-to-speech","local":"оценка-моделей-text-to-speech","sections":[],"depth":1}';function it(G){return W(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class rt extends X{constructor(i){super(),Y(this,i,it,lt,Q,{})}}export{rt as component};
