莫斯科技术大学团队推出Balalaika数据集解决俄语发音难题

正在数字化期间，语音合成时间依然成为咱们平日存在的紧要构成个别。无论是智能助手的语音复兴，仍是有声读物的朗读，这些时间都正在静静改观着咱们与数字天下的交互体例。然而，关于俄语如此的繁杂言语来说，语音合成平素是个令人头疼的时间挑拨。比来，来自莫斯科时间通讯与讯息学大学和人工智能琢磨院的琢磨团队揭晓了一项紧要琢磨，他们开辟出了一个名为Balalaika的俄语语音数据集，特意处理俄语语音天生中的各种困难。这项琢磨揭晓于2025年7月，为俄语语音时间的起色带来了新的指望。

要理会这项琢磨的紧要性，咱们得先搞了了俄语正在语音合成方面面对的特殊挑拨。俄语就像一位性格繁杂的好友，有着很众令人捉摸不透的特性。开始，俄语的语音体系很是繁杂，包罗35个音素，此中少少发音对呆板来说分外麻烦，好比那些听起来像蛇吐信子的嘶嘶声和犀利的哨音。当呆板试图效仿这些声响时，往往会爆发金属般逆耳的后果，听起来就像呆板人正在咳嗽。

更让人头疼的是，俄语中往往显露子音集结的景色。设念一下，要是你要念vzglyat（一瞥）或zdravstvujte（你好）如此的词，你的舌头得正在霎时已毕好几个繁杂的举措。对呆板来说，这就像请求它同时弹奏钢琴上的好几个琴键，况且还要确保声响之间的流利过渡。

除了这些根蒂的发音困难，俄语另有四个加倍棘手的题目必要通过精华的数据统治来处理。第一个题目是元音弱化景色。正在俄语中，非重读音节的元音会发作变革，就像moloko（牛奶）这个词，书面款式和现实发音一律分歧，现实读作m5l5ko。这就比如你写的是蓝色，但现实要读成青色一律。要是教练数据没有探究到这种变革，呆板就会爆发太过矫正的后果，听起来不自然。

第二个挑拨是俄语的挪动重音体系。俄语的重音不像英语那样相对固定，而是像个顽皮的精灵，会正在分歧的词形变革中跳来跳去。同样的词根，重音职位分歧，兴趣能够一律分歧。zam@k和z@mok看起来差不众，但一个兴趣是锁，另一个是城堡。这种微妙的分别必要深度的言语学常识本事统治。

第三个题目涉及文本类型化的繁杂性。俄语的形状学极其丰裕，有6个格、3本性、2个数，这意味着数字和复合词的转换必要完善的句法认识。同时，俄语中有洪量缩写词和外来词，分外是从英语借来的词汇，这些都必要深远的语义理会本事确切统治。

第四个题目是灌音的缺乏性。古板上，获取语音合成数据集最直接的伎俩是应用有声读物，但这种伎俩会低浸语音质地，由于有声读物的朗读语调与自然人类对话存正在明白分别。真正的自然语音必要转录，而转录经过中标点符号的精确性对天生语音的语融合韵律有着明显影响。

面临这些挑拨，琢磨团队决意修筑一个高质地的俄语语音数据集来处理这些题目。他们的动机很简易：现有的众谈话人语音合成体系固然起色连忙，但如故受到这些根基性局部的困扰。更紧要的是，很众模子的预教练都面对俄语词汇亏损的题目，缺乏重音讯息这一语音合成的症结构成个别。

琢磨团队推出的Balalaika数据集就像是为俄语语音合成量身定制的养分套餐。这个数据集包罗胜过2000小时的灌音室质地俄语语音，配有通盘的文本评释，席卷标点符号和重音记号。实行结果显示，正在Balalaika上教练的模子正在语音合成和加强工作上都明显超越了正在现少有据集上教练的模子。

正在数据搜集战术上，琢磨团队拔取了一种圆活的伎俩。他们应用Yandex Music任职中的播客专辑行为数据源，由于这类内容包罗高质地的对话语音。正在质地方面，他们拔取的专辑都具有灌音室质地的灌音，噪音、混响和其他外部声响都很少。一个症结法式是语调的自然性，由于数据集要紧由白话构成，这直接处理了前面提到的题目之一。琢磨团队从每个开头随机拔取三个灌音实行审查，手动决意是否将该专辑的灌音纳入数据集，以开始筛选出质地过低的数据。

搜集到洪量众小时灌音后，琢磨团队面对着若何统治这些长灌音的挑拨。直接将这样长的数据输入模子是不实际的，一种能够的处理计划是将数据割据成更小的单位，好比15秒的片断，但这种伎俩能够会正在每个片断的界线爆发不自然的后果。为清楚决这个题目，他们决意按词切割音频。

琢磨团队应用了Whisper-v3-large模子来取得年光戳。这个模子擅长转录俄语语音，但更紧要的是，它正在转录经过中会天生年光戳。正在这个阶段，他们的要紧闭怀点不是识其余精确性，而是年光戳的精确性。取得短语级年光戳后，他们将这些年光戳集中起来，取得长度小于15秒的尽能够长的短语。为了裁减截断对每个词结果音节的影响，他们对每个年光戳的结果使用了0.15秒的调剂。

为了确保数据集可能正在各式装备下应用，琢磨团队将数据集遵照质地分为四个个别。他们应用NISQA-S模子实行质地评估和数据集割据，这是原始NISQA目标的优化版本。评估基于预测的均匀偏睹分数实行，遵照既定阈值分类：高质地个别的分数大于4.2，中等质地个别的分数正在3.5到4.2之间，中低质地个别的分数正在3到3.5之间。分数低于3的样本被排斥正在琢磨之外。

割据后如故存正在对话语音特有的题目，即存正在包罗众个谈话人的样本。这些灌音不使用于教练语音合成模子，由于正在单个短语中天生众个声响不是教练经过的方针。为清楚决这个挑拨，琢磨团队应用PyAnnotate模子过滤音频灌音，将包罗众个谈话人的灌音分类到第三类中。第三类被指定用于模子的预教练，方针是取得闭于语音天生的根蒂常识，而第二类和第一类被指定用于模子教练的要紧阶段。

创筑适合语音合成工作的数据集必要高质地的文本评释。正在这项琢磨中，琢磨团队应用主动伎俩评释了洪量数据，诈欺了他们所知的俄语最精确的主动语音识别模子。然而，这种伎俩涉及低质地评释的危机。为了评估最终转录的质地并与其他语音合成数据集实行比力，他们实行了相应的实行。

应用的GigaAMv2-RNNT模子不就寝任何标点符号，这是模子的一个局部。标点符号对语音合成质地有孝敬，由于它正在某种水准上应承纪录语调。琢磨团队应用RuPunctBig模子实行标点符号标注，该模子可能精确地正在文本中就寝标点符号。

琢磨团队的伎俩还涉及重音就寝和一个他们称为ё-类型化的经过，这对有用的文本转语音转换尽头紧要。固然ё的书面款式往往简化为e，但发音分别很大。他们的工作是识别这些变革。为清楚决ё-类型化和重音就寝的挑拨，他们应用了RuAccent模子。该模子的一个症结特质是它可能处理挪动重音的题目，即同音异义词中的重音就寝题目。

关于音素转换阶段，琢磨团队采用了transformer教练的常用伎俩，正在序列到序列工作前进行教练，应用了具有高质地邦际音标评释的公然数据。这使得音素转换模子可能教练出精确统治元音弱化和子音清音化的才具。

为了取得很众语音合成模子所需的音素长度数据，琢磨团队应用了蒙特利尔强制对齐器这一通用处理计划。他们正在数据集的每个个别上教练了相应的模子，一律教练的模子随后为每个音素天生接续年光。

数据集开辟的一个紧要步伐是取得谈话人标识符。清楚暂时灌音是什么类型的谈话人，就能够开辟分歧的众谈话人语音合成体系。为了取得这种标识符，琢磨团队对数据实行了聚类。为了完成聚类，他们必要可能完成谈话人割据的特质。为了修筑这些特质，他们应用了Sim-AM-ResNet-100模子，该模子正在VoxBlink2前进行了预教练，并正在VoxCeleb2前进行了特殊的微调。

聚类经过分为两步。开始是每个播客的聚类。他们将每个纪录的嵌入与每个聚类的质心实行比力。要是没有质心或余弦犹如度小于给定阈值，就会创筑一个新聚类。下一步是归并搜集到的聚类。第一步后，他们为每个播客都有聚类，现正在必要为总共数据齐集并聚类，由于相通的谈话人不只可能正在专辑内找到，也可能正在其他专辑中找到。

数据集遵守法式化的独立伎俩划分为教练、验证和测试样本，每个数据集个别依照18:1:1的比例。正在专辑和灌音开头方面，数据集各个别之间没有重叠。

为了评估数据集质地，琢磨团队采用了主动和人工反应目标的连结。他们应用NISQA模子盘算主动目标，席卷噪音度、着色度、不相连性、响度和均匀偏睹分数。他们还正在一共实行中应用了东京大学猿乐实行室的均匀偏睹分数预测体系。

人工评估应用LabelSpeech平台盘算均匀偏睹分数。正在评估之前，每个评释员都承受了若何对灌音评分的指引，从完善的灌音室质地到不行理会的语音，分为6个等第。因为他们之前声明质地标点、重音和音素会影响合针言音的质地，因而必要通过实行验证这一点。为了评估合针言音的语融合韵律特质质地，他们决意通过人工反应应用语调评估的均匀偏睹分数。

实行结果显示出令人推动的成效。如实行外格所示，他们数据集的第一个别正在客观目标和主观目标方面都超越了一共其他探究的数据集。M_AILABS、Russian LibriSpeech和RUSLAN等数据集也具有与他们数据集第二个别相当的明白优异质地。紧要的是，就主观均匀偏睹分数目标而言，他们数据集的一共三个个别都比其他数据集发扬更好。

正在语音规复模子比力中，实行结果解释，应用他们的数据集实行教练可能爆发卓着的结果。这凸显了正在教练神经搜集中以数据为核心伎俩的紧要性。虽然这种评估能够存正在潜正在私睹，由于原始模子没有正在俄语上教练，因而能够不会显示相通质地的结果，但他们正在固定参数的探究数据集上比力了SEMamba模子正在语音去噪工作上的发扬。

语音去噪比力的结果显示，正在他们数据集第一个别上的教练正在大无数目标上发扬最佳，正在UTMOS和STOI上具有可比性。连结这一点，正在第二个数据集上教练的去噪器也显示出竞赛性结果。这些结果解释，他们的更高质地数据集应承教练更健壮的天生模子，如去噪器。

正在语音合成方面，琢磨团队正在分歧数据集上教练VITS的结果显示，正在他们数据第一个别上教练的模子正在一共其他模子中正在客观的相像MOS的目标上发扬最佳。统一模子正在主观MOS上也发扬更好。然而，就语调MOS目标而言，该模子仅排名第二，掉队于正在RUSLAN数据集上教练的模子。他们将此与两个能够的道理闭系联：正在他们数据上教练的模子没有一律教练；正在单谈话人设备中筑模语调要容易得众。

琢磨团队还实行了融化琢磨，认识标点符号和重音的特殊评释若何影响语音合成质地。结果解释，这些评释确实影响合成质地，应用这些评释教练的模子正在应用的一共目标上发扬最佳。其余，第二好的结果老是属于具有特殊评释的实行，而不是没有标点符号和重音教练的模子。

琢磨团队坦承他们实行的少少限度性。一共实行都正在有限的设备中实行，模子没有教练到收敛，而是教练了相通数目的步伐。因而，少少模子能够欠拟合，因而正在这种特定设备中能够发扬不佳。进一步的教练能够对全体目标爆发主动影响，但拔取相通的教练参数以确保尽能够公道的比力。

探究到论文中探究的数据集正在语音类型方面是异构的，这能够正在语调MOS目标上比力语音合成模子时导致私睹，由于白话对应于评分5，而口述和有声读物对应于4。然而，这篇论文特意闭怀语音合成模子爆发自然听起来的、相像白话的语音的才具。

数据异构性也能够影响语音合成模子的评估。为了评估这些模子，他们拔取了来自他们数据集测试样本的文本，而正在其他数据集上教练的模子正在教练时刻能够看到了分歧类型的数据。然而，值得贯注的是，有少少模子正在客观目标方面超越了正在他们数据集第2和第3个别上教练的模子。

虽然数据集无法分发，由于其内容受常识产权法爱惜，但该数据集可用于个体非贸易或非贸易琢磨宗旨。这项琢磨呈现了以数据为核心的伎俩正在模子创筑中的至闭紧要性。通过修筑高质地的Balalaika数据集，琢磨团队不只处理了俄语语音合成中的特定挑拨，也为其他繁杂言语的语音时间起色供给了珍奇的阅历。

预计他日，这项工行为俄语语音时间的发伸开辟了新的道道。跟着时间的发展和数据集的接续完美，咱们有原因希望加倍自然、流利的俄语语音合成体系。这不只对俄语应用者意思宏大，也为环球语音时间的起色供给了紧要参考。琢磨团队的事业证据，通细致心打算的数据集和体系化的伎俩，尽管是最繁杂的言语挑拨也可能取得有用处理。

Q1：Balalaika数据集是什么？它处理了什么题目？ A：Balalaika是莫斯科时间大学开辟的俄语语音数据集，包罗胜过2000小时的灌音室质地语音。它特意处理俄语语音合成中的四大困难：元音弱化、挪动重音、文本类型化繁杂性和灌音缺乏性题目，使呆板可能天生更自然的俄语语音。

Q2：为什么俄语语音合成比其他言语更麻烦？ A：俄语具有35个繁杂音素、屡次的子音集结、挪动重音体系、丰裕的形状学变革等特性。这些特质使得呆板很难精确效仿俄语发音，往往爆发不自然的金属声或呆板人般的语调，必要特意的数据统治伎俩来处理。

Q3：凡是人能否应用这个数据集开辟语音使用？ A：目前该数据集仅限于个体非贸易或学术琢磨用处，受常识产权爱惜无法贸易分发。只是，基于该数据集教练的模子正在语音合成和统治工作上发扬优异，他日能够会有基于此时间的贸易使用显露。