import{s as J,n as K,o as Q}from"../chunks/scheduler.f7e1785c.js";import{S as V,i as W,g as i,s,r as N,A as X,h as p,f as n,c as l,j as G,u as R,x as C,k as U,y as Y,a,v as B,d as D,t as F,w as I}from"../chunks/index.9f8f0838.js";import{H as Z,E as tt}from"../chunks/getInferenceSnippets.ba5f4cd0.js";function et(A){let o,S,$,d,m,T,r,q=`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,L=`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.`,b,c,g=`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.`,M,f,j=`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,k=`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.`,w,_,H=`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.`,O,h,y,v,z;return m=new Z({props:{title:"Оценка моделей text-to-speech",local:"оценка-моделей-text-to-speech",headingTag:"h1"}}),h=new tt({props:{source:"https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/ru/chapter6/evaluation.mdx"}}),{c(){o=i("meta"),S=s(),$=i("p"),d=s(),N(m.$$.fragment),T=s(),r=i("p"),r.textContent=q,P=s(),u=i("p"),u.textContent=L,b=s(),c=i("p"),c.textContent=g,M=s(),f=i("p"),f.textContent=j,E=s(),x=i("p"),x.textContent=k,w=s(),_=i("p"),_.textContent=H,O=s(),N(h.$$.fragment),y=s(),v=i("p"),this.h()},l(t){const e=X("svelte-u9bgzb",document.head);o=p(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(n),S=l(t),$=p(t,"P",{}),G($).forEach(n),d=l(t),R(m.$$.fragment,t),T=l(t),r=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),C(r)!=="svelte-s7o9kp"&&(r.textContent=q),P=l(t),u=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),C(u)!=="svelte-ixbofr"&&(u.textContent=L),b=l(t),c=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),C(c)!=="svelte-iz62e8"&&(c.textContent=g),M=l(t),f=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),C(f)!=="svelte-1bp3ezx"&&(f.textContent=j),E=l(t),x=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),C(x)!=="svelte-qo71j6"&&(x.textContent=k),w=l(t),_=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),C(_)!=="svelte-1btaacz"&&(_.textContent=H),O=l(t),R(h.$$.fragment,t),y=l(t),v=p(t,"P",{}),G(v).forEach(n),this.h()},h(){U(o,"name","hf:doc:metadata"),U(o,"content",nt)},m(t,e){Y(document.head,o),a(t,S,e),a(t,$,e),a(t,d,e),B(m,t,e),a(t,T,e),a(t,r,e),a(t,P,e),a(t,u,e),a(t,b,e),a(t,c,e),a(t,M,e),a(t,f,e),a(t,E,e),a(t,x,e),a(t,w,e),a(t,_,e),a(t,O,e),B(h,t,e),a(t,y,e),a(t,v,e),z=!0},p:K,i(t){z||(D(m.$$.fragment,t),D(h.$$.fragment,t),z=!0)},o(t){F(m.$$.fragment,t),F(h.$$.fragment,t),z=!1},d(t){t&&(n(S),n($),n(d),n(T),n(r),n(P),n(u),n(b),n(c),n(M),n(f),n(E),n(x),n(w),n(_),n(O),n(y),n(v)),n(o),I(m,t),I(h,t)}}}const nt='{"title":"Оценка моделей text-to-speech","local":"оценка-моделей-text-to-speech","sections":[],"depth":1}';function at(A){return Q(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class it extends V{constructor(o){super(),W(this,o,at,et,J,{})}}export{it as component};
