Оценка качества синтеза речи: практическое руководство по MOS, MUSHRA, PESQ/POLQA и ABX

Развитие технологий синтеза речи преобразило способы потребления контента, обучения и взаимодействия с цифровыми платформами. От аудиокниг и электронного обучения до инструментов доступности для людей с особыми потребностями, синтетические голоса стали повседневной частью современной жизни. Но по мере роста спроса встаёт и вопрос: как понять, насколько естественно, привлекательно и разборчиво звучат голоса синтеза речи?

В этом руководстве мы рассмотрим самые распространённые методы оценки — MOS, MUSHRA, PESQ/POLQA и ABX. Мы также разберём текущую дискуссию MUSHRA vs MOS при оценке синтеза речи, чтобы прояснить ситуацию для исследователей, разработчиков и организаций, стремящихся обеспечить высочайшее качество своих TTS‑систем.

Почему оценка качества важна для синтеза речи

Эффективность синтеза речи (TTS) выходит далеко за рамки простого преобразования текста в аудио. Качество влияет на доступность, учебные результаты, продуктивность и даже доверие к технологии.

Например, плохо настроенная система синтеза речи может звучать роботически или неразборчиво, вызывая раздражение у пользователей с дислексией, которые полагаются на неё для чтения. Напротив, качественная TTS‑система с естественной интонацией и плавной подачей может превратить тот же опыт в инструмент, дающий чувство самостоятельности.

Организации, использующие синтез речи — школы, команды, медицинские учреждения и разработчики приложений — должны быть уверены в надёжности своих систем. Именно здесь на помощь приходят стандартизованные методы оценки. Они предлагают структурированный способ измерения качества аудио, позволяя надёжно фиксировать субъективные впечатления в последовательной научной форме.

Без оценки невозможно понять, действительно ли обновления системы улучшают качество или новые модели ИИ повышают удобство прослушивания.

Ключевые методы оценки качества синтеза речи

1. MOS (Mean Opinion Score)

Средняя оценка мнений (MOS) — краеугольный камень оценки аудио. Первоначально разработанная для телекоммуникационных систем, MOS широко применяется в области синтеза речи благодаря своей простоте и привычности.

В тесте MOS группа слушателей оценивает аудиоклипы по пятибалльной шкале: 1 — плохо, 5 — отлично. Слушателям предлагают оценивать общее качество — ясность, разборчивость и естественность.

• Сильные стороны: MOS легко организовать, он недорог и даёт понятные результаты. Поскольку он стандартизирован Международным союзом электросвязи (ITU), ему доверяют в разных отраслях.
• Ограничения: MOS даёт лишь грубую оценку. Тонкие различия между двумя высококачественными TTS‑системами могут не отразиться в оценках слушателей. Метод также сильно зависит от субъективного восприятия, которое может различаться в зависимости от опыта и фона слушателей.

Для практиков в области TTS MOS — отличная отправная точка. Он даёт общее представление о том, звучит ли система «достаточно хорошо», и позволяет сравнивать разные решения.

2. MUSHRA (Multiple Stimuli with Hidden Reference and Anchor)

MUSHRA — это более продвинутая методика оценки, разработанная ITU для оценки аудио промежуточного качества. В отличие от MOS, MUSHRA использует шкалу 0–100 и предполагает, что слушатели сравнивают несколько вариантов одного и того же фрагмента.

Каждый тест включает:

• Скрытый эталон (высококачественная версия образца).
• Один или несколько анкоров (низкокачественные или деградированные версии для задания контекста).
• Системы text to speech, участвующие в тесте.

Слушатели оценивают каждый вариант, что даёт гораздо более подробную картину качества.

• Преимущества: MUSHRA очень чувствителен к небольшим различиям, поэтому особенно полезен при сравнении text to speech систем сопоставимого качества. Наличие эталонов и анкоров помогает слушателям откалибровать свои суждения.
• Ограничения: его сложнее проводить. Подбор анкоров, эталонов и нескольких образцов требует тщательной проработки. Предполагается также, что слушатели достаточно подготовлены и понимают задачу ранжирования.

Для практиков в области text to speech MUSHRA часто — предпочтительный метод для тонкой доводки моделей или оценки поэтапных улучшений.

3. PESQ / POLQA

В то время как MOS и MUSHRA опираются на оценки людей, PESQ (Perceptual Evaluation of Speech Quality) и его преемник POLQA (Perceptual Objective Listening Quality Analysis) — алгоритмические метрики. Они моделируют то, как ухо и мозг человека воспринимают звук, что позволяет автоматизировать тестирование без участия слушательских панелей.

Первоначально разработанные для телефонии и кодеков, PESQ и POLQA полезны для масштабных или повторяющихся оценок, когда проведение исследований с людьми было бы непрактично.

• Преимущества: они работают быстро, воспроизводимы и объективны. Результаты не зависят от предвзятости слушателей или усталости.
• Ограничения: поскольку они были разработаны для телефонии, они не всегда передают естественность или выразительность — два ключевых аспекта в text to speech.

На практике PESQ/POLQA часто комбинируют с субъективными тестами, такими как MOS или MUSHRA. Такое сочетание обеспечивает и масштабируемость, и подтверждённую людьми точность.

4. ABX Testing

ABX-тестирование — простой, но действенный метод оценки предпочтений. Слушателям предъявляют три образца:

• A (text to speech система 1)
• B (text to speech система 2)
• X (совпадает либо с A, либо с B)

Слушателю нужно определить, X звучит ближе к A или к B.

• Преимущества: ABX отлично подходит для прямых сравнений между двумя системами. Он интуитивно понятен, прост в проведении и хорошо работает при тестировании новых моделей по сравнению с базовой версией.
• Ограничения: ABX не даёт абсолютных оценок качества. Он лишь показывает, какая из двух систем кажется слушателям лучше.

В исследованиях по text to speech ABX часто используют в A/B-тестах в процессе разработки продукта, когда разработчики хотят понять, заметны ли пользователям изменения.

MUSHRA vs. MOS для Text to Speech

Выбор между MUSHRA и MOS — один из ключевых вопросов при оценке text to speech. Оба метода широко используются, но решают разные задачи:

• MOS лучше подходит для высокоуровневого бенчмаркинга. Если компания хочет сравнить свою text to speech систему с конкурентом или показать общие улучшения качества со временем, MOS прост, эффективен и широко признан.
• MUSHRA, напротив, лучше подходит для детального анализа. Используя анкоры и эталоны, он побуждает слушателей тоньше различать качество звучания. Это делает его особенно ценным для разработки и исследований, где важны небольшие приращения в просодии, высоте тона и чёткости.

На практике многие специалисты используют MOS на ранних этапах, чтобы получить первичную оценку, а затем переходят к MUSHRA для детального тестирования, когда качества систем начинают сближаться. Такой многоуровневый подход сочетает практичность и точность оценок.

Лучшие практики для специалистов по синтезу речи

Чтобы получить надёжные и применимые на практике результаты при оценке text to speech:

1. Комбинируйте методы: используйте MOS для сравнительного бенчмаркинга, MUSHRA для тонкой настройки, PESQ/POLQA для масштабной оценки и ABX для оценки предпочтений.
2. Формируйте разнородные панели: восприятие слушателей зависит от акцента, возраста и опыта прослушивания. Разнообразная группа даёт результаты, отражающие реальную аудиторию.
3. Учитывайте контекст: оценивайте text to speech там, где он реально будет применяться (например, аудиокнига или навигационная система). То, что важно в одном сценарии, может быть несущественным в другом.
4. Тестируйте с реальными пользователями: в конечном счёте главный критерий качества — могут ли люди с комфортом пользоваться text to speech системой для учёбы, работы и повседневных дел.

Почему в Speechify качество синтеза речи — наш приоритет

В Speechify мы знаем, что качество голоса определяет, станет ли инструмент забавной игрушкой на один раз или надёжным ежедневным помощником. Поэтому мы используем многоуровневую стратегию оценки, сочетая MOS, MUSHRA, PESQ/POLQA и ABX, чтобы оценивать качество работы со всех сторон.

Наш процесс гарантирует, что каждая новая модель голосового ИИ не только технически состоятельна, но и комфортна, естественна и приятна для реальных пользователей. Будь то помощь студенту с дислексией в учёбе, поддержка специалистов, которые работают в многозадачном режиме и слушают аудиокниги, или помощь обучающимся по всему миру с многоязычными голосами — приверженность Speechify качеству означает, что пользователи могут доверять этому опыту.

Это стремление отражает нашу миссию: сделать text to speech технологию инклюзивной, надёжной и мирового уровня.

Измеряем главное в синтезе речи

Измерение качества text to speech — это и наука, и искусство. Субъективные методы, такие как MOS и MUSHRA, передают человеческое восприятие, тогда как объективные методы, такие как PESQ и POLQA, дают масштабируемые данные. Тесты ABX добавляют сравнительную оценку предпочтений, критически важную в разработке продукта.

Спор «MUSHRA или MOS» показывает, что одной методики недостаточно. Для практиков лучшая стратегия — комбинировать методы, проверять результаты на разнородных пользователях и всегда учитывать реальную доступность.

С такими платформами, как Speechify, играющими ведущую роль в оценке качества и инновациях, будущее text to speech будет не просто разборчивым — оно станет естественным, доступным и созданным для всех.