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注：具体的测评任务以正式发布的测评报告为准。
1. 准确性
发音完整性：评估音频中是否存在音节、词语或句子的遗漏，确保每个语音单位的发音均完整。
2. 清晰度
语音清晰度：评估音频中发音的清晰度，确保每个音节、字的发音清楚明了，没有模糊不清或含混不清的现象。
3. 自然度
表达自然性：评估音频中的自然韵律是否符合语言习惯，语调、及重音变化是否合理，语气是否到位，是否不存在声音过于机械或矫揉造作的现象。
发音流畅性：评估音频中的声音是否自然顺畅，节奏是否自然且有变化，无明显的卡顿、停顿或语速不一致，是否连贯且易于理解。
4. 情感表现
场景能力
1.语音导航、有声读物、语音播报、内容配音、直播广告
语音导航：考察模型或应用针对语音导航不同场景的语音情景契合度和表现力。小类场景包括：交通提示和安全警告。 有声读物：考察模型或应用针对有声读物不同场景的语音情景契合度和表现力。小类场景包括：童话故事和小说片段。 语音播报：考察模型或应用针对语音播报不同场景的语音情景契合度和表现力。小类场景包括：新闻咨询和公共广播。 内容配音：考察模型或应用针对内容配音不同场景的语音情景契合度和表现力。小类场景包括：纪录片和自媒体。 直播广告：考察模型或应用针对直播广告不同场景的语音情景契合度和表现力。小类场景包括：商品促销和品牌宣传
场景能力的评估包括两方面：
经过不断的实验与验证，我们计划使用具备语音能力识别的超级模型（和其他可行的方式），对语音合成技术的性能进行了全面的评估。该评估流程分为以下几个步骤：
1. 测评集构建
2. 评分标准
在定义的指标体系里，明确每一个评估标准。结合评估流程、评估标准、评分规则，将文本输入、音频文件送入测评系统进行评估，并获得评估结果。
评估示例
# 示例1
【测评任务】：准确性
【题目类型】：多音字
【文本】：在这个城市的中心区域，有一座著名的银行，这里每天人来人往，行色匆匆。
【生成语音】：
超级模型评分：
----逐项打分开始----
问题及改善建议：
发音准确性：多音字“行”读音正确，其他字词发音也标准。得分：5分 发音完整性：音频完整，没有缺失任何音节、词语或句子。得分：5分
超级模型评分：
----逐项打分开始----
问题及改善建议：
1. 可以尝试在情感表达上进行一些微调，例如在“低头思故乡”一句中，可以略微放慢语速，并加入一丝淡淡的伤感，使情感更饱满。
打分与评价开始：
音质纯净度：音频背景干净，没有杂音，音质清晰纯净。得分：5分
语音清晰度：发音清晰标准，每个字都能听清楚，没有含糊不清的现象。得分：5分
- **综合得分**：该TTS模型的平均分为 (5 + 5) / 2 = [[5.00]]
----逐项打分结束----
# 测评邀请
时间规划
测评流程
1.邮件申请
2.意向沟通
3.参测确认与协议流程
4.提供测评API接口或大模型
