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重新思考MUSHRA：应对文本到语音评估的现代挑战
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种改进的MUSHRA测试，解决了文本到语音评估中的一致性问题，并发布了包含47,100个评分的MANGO数据集，以支持人类偏好分析和自动评估指标的开发。
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关键要点
- 该研究提出了一种改进的MUSHRA测试，解决了文本到语音评估中的一致性问题。
- 论文提出了两种改进的MUSHRA测试变体，分别解决了参考匹配偏差和评判模糊性的问题。
- 改进的测试实现了对超越人类语音质量的TTS系统的更公正和清晰的评分。
- 研究发布了包含47,100个评分的MANGO数据集，支持人类偏好分析和自动评估指标的开发。
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