语音合成质量评估体系：建立Sambert-HifiGan的评测标准

引言：中文多情感语音合成的技术演进与挑战

随着智能语音助手、有声读物、虚拟主播等应用的普及，高质量、富有表现力的中文语音合成（TTS）已成为人机交互的关键环节。传统TTS系统往往局限于单一语调、机械发音，难以满足用户对“拟人化”声音的需求。近年来，基于深度学习的端到端语音合成模型如Sambert-HifiGan的出现，显著提升了语音自然度和情感表达能力。

Sambert-HifiGan 是由 ModelScope 推出的一套高性能中文语音合成框架，其核心由两部分构成： -Sambert：作为声学模型，负责将文本转换为中间声学特征（如梅尔频谱），支持多情感控制； -HifiGan：作为神经声码器，将声学特征还原为高保真波形音频。

该模型在中文场景下表现出色，尤其在多情感表达（如喜悦、悲伤、愤怒、中性等）方面具备较强的可控性和自然度。然而，如何科学、系统地评估其输出质量，仍是工程落地中的关键问题。本文将围绕 Sambert-HifiGan 构建一套完整的语音合成质量评估体系，涵盖主观与客观指标，并结合实际部署案例（Flask WebUI + API服务）提出可落地的评测标准。

评估维度一：语音自然度 —— 听感是否“像真人”

自然度的核心定义

语音自然度是指合成语音在节奏、语调、连贯性等方面接近人类说话的程度。它是语音合成最基础也是最重要的质量维度。

主观评估方法：MOS测试（Mean Opinion Score）

目前业界公认的金标准是5分制MOS评分，邀请至少20名听者对若干条合成语音进行打分：

| 分数 | 听感描述 | |------|----------| | 5 | 几乎无法分辨是机器合成，非常自然流畅 | | 4 | 稍有机械感，但整体自然，不影响理解 | | 3 | 明显能听出是合成音，存在卡顿或不连贯 | | 2 | 发音错误较多，语调生硬 | | 1 | 难以理解，严重失真 |

📌 实践建议：针对 Sambert-HifiGan 模型，在标准测试集上应力争达到MOS ≥ 4.2才具备商用价值。

客观替代指标：STOI 与 PESQ

由于MOS耗时耗力，可辅以客观指标快速迭代：

STOI（Short-Time Objective Intelligibility）：衡量语音可懂度，范围 [0,1]，越接近1越好。
PESQ（Perceptual Evaluation of Speech Quality）：模拟人耳感知的质量评分，适合评估编码/解码损失。

from pesq import pesq from pystoi import stoi import librosa import numpy as np # 示例代码：计算合成语音与参考语音的客观得分 def evaluate_audio_quality(ref_wav_path, synth_wav_path, sr=24000): ref, _ = librosa.load(ref_wav_path, sr=sr) synth, _ = librosa.load(synth_wav_path, sr=sr) # 截断对齐长度 min_len = min(len(ref), len(synth)) ref = ref[:min_len] synth = synth[:min_len] # 计算PESQ（注意采样率需为8k或16k，此处假设已降采） pesq_score = pesq(16000, ref, synth, 'wb') # wb: wideband stoi_score = stoi(ref, synth, 16000) return {"PESQ": pesq_score, "STOI": stoi_score} # 调用示例 scores = evaluate_audio_quality("reference.wav", "synthesized.wav") print(f"评估结果: {scores}")

⚠️ 注意：这些指标不能完全替代MOS，但在模型调优阶段可用于趋势判断。

评估维度二：情感表现力 —— 是否“传情达意”

情感表达的本质挑战

中文语言富含情感色彩，同一句话在不同情绪下语调、重音、语速差异巨大。Sambert 支持通过情感标签（emotion token）控制输出风格，但其效果需要量化验证。

建立情感分类验证集

构建一个包含多种情感类别的标注数据集是前提。例如：

| 文本内容 | 情感标签 | 标准发音样本 | |---------|--------|-------------| | “今天真是个好日子！” | happy | ✔️ | | “你怎么能这样？” | angry | ✔️ | | “我有点累了……” | sad | ✔️ | | “请打开文件。” | neutral | ✔️ |

使用预训练的情感识别模型（如 Wav2Vec2 + SVM）对合成语音进行反向预测，统计准确率：

import torchaudio from transformers import Wav2Vec2Processor, Wav2Vec2ForSequenceClassification processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("superb/wav2vec2-base-superb-er") model = Wav2Vec2ForSequenceClassification.from_pretrained("superb/wav2vec2-base-superb-er") def predict_emotion(audio_path): speech, sr = torchaudio.load(audio_path) resample = torchaudio.transforms.Resample(sr, 16000) speech = resample(speech).squeeze().numpy() inputs = processor(speech, sampling_rate=16000, return_tensors="pt", padding=True) with torch.no_grad(): logits = model(**inputs).logits predicted_class = logits.argmax(-1).item() label_names = ["neutral", "happy", "sad", "angry", "fearful", "disgusted", "surprised"] return label_names[predicted_class] # 测试合成语音的情感一致性 emotion_pred = predict_emotion("output_happy.wav") print(f"预测情感: {emotion_pred}") # 应与输入情感标签一致

🎯 目标：在控制变量条件下，情感识别模型对合成语音的预测准确率应 ≥ 75%。

情感强度连续性评估

更进一步，可通过调节情感强度参数（如emotion_weight=0.8），观察语音变化是否平滑自然。建议采用 A/B 测试方式，让用户选择“更具感染力”的版本。

评估维度三：系统稳定性与接口可用性 —— 可否稳定对外服务

Flask服务架构简析

当前项目已集成 Flask 提供 WebUI 与 HTTP API 双模式访问，典型结构如下：

[Client Browser] ↓ (HTTP POST /tts) [Flask App] → [Sambert-HifiGan Pipeline] ↓ [Return WAV + JSON Response]

关键性能指标（KPIs）

| 指标 | 定义 | 目标值（CPU环境） | |------|------|------------------| | TTFB（首字延迟） | 从请求到开始返回音频的时间 | < 800ms | | RTF（Real-Time Factor） | 推理时间 / 音频时长 | < 0.3 | | 并发支持 | 同时处理请求数 | ≥ 5（无崩溃） | | 错误率 | 返回5xx的比例 | < 1% |

接口健壮性测试代码示例

import requests import time API_URL = "http://localhost:5000/api/tts" test_cases = [ {"text": "你好，欢迎使用语音合成服务。", "emotion": "neutral"}, {"text": "太棒了！我们成功了！", "emotion": "happy"}, {"text": "这简直让人无法忍受！", "emotion": "angry"} ] for i, case in enumerate(test_cases): start_time = time.time() try: response = requests.post(API_URL, json=case, timeout=30) duration = time.time() - start_time if response.status_code == 200: audio_data = response.content with open(f"output_{i}.wav", "wb") as f: f.write(audio_data) print(f"[✓] 请求{i} 成功 | 耗时: {duration:.2f}s") else: print(f"[✗] 请求{i} 失败 | 状态码: {response.status_code}") except Exception as e: print(f"[✗] 请求{i} 异常: {str(e)}")

💡 工程提示：建议添加请求队列限流机制，防止高并发导致内存溢出。

评估维度四：环境兼容性与依赖管理 —— 能否一键部署

版本冲突痛点回顾

原始 Sambert-HifiGan 模型常因以下依赖冲突导致运行失败：

datasets>=2.13.0要求numpy>=1.17，但scipy<1.13兼容性差
torch与torchaudio版本不匹配引发 CUDA 错误
numbaJIT 编译失败影响 HifiGan 推理

当前解决方案亮点

本镜像已完成深度依赖修复，关键配置如下：

# requirements.txt 片段 numpy==1.23.5 scipy==1.12.0 datasets==2.13.0 torch==1.13.1+cpu torchaudio==0.13.1+cpu numba==0.56.4 transformers==4.30.0 flask==2.3.3

✅ 成果验证：经实测，该组合可在纯CPU环境下稳定运行，无需GPU即可完成推理，极大降低部署门槛。

Dockerfile 关键优化点

# 使用轻量基础镜像 FROM python:3.9-slim # 预安装系统依赖 RUN apt-get update && apt-get install -y libsndfile1 ffmpeg # 固定版本安装，避免自动升级破坏兼容性 COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt # 挂载模型与启动服务 COPY app.py /app/ WORKDIR /app CMD ["python", "app.py"]

综合评估标准建议：构建Sambert-HifiGan专属评测矩阵

为便于团队统一标准，推荐建立如下语音合成质量评估表：

| 评估项 | 子项 | 评估方式 | 达标线 | 权重 | |-------|------|---------|--------|------| | 自然度 | MOS评分 | 主观测试（20人） | ≥4.2 | 30% | | 可懂度 | STOI/PESQ | 客观计算 | STOI≥0.92, PESQ≥3.5 | 15% | | 情感准确性 | 情感识别准确率 | 自动分类模型 | ≥75% | 20% | | 推理效率 | RTF（CPU） | 性能压测 | ≤0.3 | 10% | | 响应延迟 | TTFB | 接口测试 | ≤800ms | 10% | | 系统稳定性 | 错误率（5xx） | 压力测试（100次） | <1% | 10% | | 部署便捷性 | 是否免配置运行 | 部署验证 | ✅ 一键启动 | 5% |