本研究探讨机器翻译质量评估的挑战，提出基于MQM框架的评估方法，并应用于多个语言对的翻译输出。研究发现，自动评估指标在某些情况下优于人工评估，且情感文本翻译存在显著问题。通过引入新的评估技术和数据集，旨在提升机器翻译的准确性和可靠性，强调多维质量指标的重要性。

本研究提出了一种新的情感文本转语音框架，通过量化情绪差异，训练模型实现情感混合，提升语音合成的自然性和个性化，并探讨了优化人机交互的设计。