多任务学习如何破解语音合成评估的「成本-自然度」双重困境

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在评估成本高、一致性差等问题；而纯客观指标（如基频误差、梅尔倒谱失真）虽可量化，却难以捕捉语音的自然度与情感表现。基于此，联合优化框架通过融合MOS与客观指标，构建了多维度、可解释的评估体系。

该框架的核心步骤包括：

1. 数据采集与标注：收集大规模合成语音样本，组织专业听评团进行MOS打分（1-5分），同时提取客观指标（如信噪比、语速稳定性、停顿合理性）；
2. 特征关联建模：利用机器学习（如XGBoost或神经网络）分析MOS与客观指标的关联性，识别关键影响因素（如基频动态范围对自然度的贡献权重）；
3. 联合优化模型：构建多任务学习模型，以MOS为监督信号、客观指标为辅助特征，训练端到端质量预测器。例如，微软提出的Deep MOS模型通过残差连接融合声学特征与统计指标，在零样本场景下MOS预测误差低于0.3分；
4. 动态反馈迭代：根据评估结果优化语音合成模型参数（如调整韵律生成策略或声码器配置），形成“评估-优化”闭环。实验表明，该框架可使合成语音的MOS评分提升15%，同时降低30%的客观指标波动。

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