在數(shù)字化時代，語音合成技術已經(jīng)成為我們?nèi)粘Ｉ畹闹匾M成部分。無論是智能助手的語音回復，還是有聲讀物的朗讀，這些技術都在悄悄改變著我們與數(shù)字世界的交互方式。然而，對于俄語這樣的復雜語言來說，語音合成一直是個令人頭疼的技術挑戰(zhàn)。最近，來自莫斯科技術通信與信息學大學和人工智能研究院的研究團隊發(fā)表了一項重要研究，他們開發(fā)出了一個名為Balalaika的俄語語音數(shù)據(jù)集，專門解決俄語語音生成中的種種難題。這項研究發(fā)表于2025年7月，為俄語語音技術的發(fā)展帶來了新的希望。

要理解這項研究的重要性，我們得先搞清楚俄語在語音合成方面面臨的獨特挑戰(zhàn)。俄語就像一位性格復雜的朋友，有著許多令人捉摸不透的特點。首先，俄語的語音系統(tǒng)異常復雜，包含35個音素，其中一些發(fā)音對機器來說特別困難，比如那些聽起來像蛇吐信子的嘶嘶聲和尖銳的哨音。當機器試圖模仿這些聲音時，往往會產(chǎn)生金屬般刺耳的效果，聽起來就像機器人在咳嗽。

更讓人頭疼的是，俄語中經(jīng)常出現(xiàn)輔音聚集的現(xiàn)象。想象一下，如果你要念"vzglyat"（一瞥）或"zdravstvujte"（你好）這樣的詞，你的舌頭得在瞬間完成好幾個復雜的動作。對機器來說，這就像要求它同時彈奏鋼琴上的好幾個琴鍵，而且還要保證聲音之間的流暢過渡。

除了這些基礎的發(fā)音難題，俄語還有四個更加棘手的問題需要通過精巧的數(shù)據(jù)處理來解決。第一個問題是元音弱化現(xiàn)象。在俄語中，非重讀音節(jié)的元音會發(fā)生變化，就像"moloko"（牛奶）這個詞，書面形式和實際發(fā)音完全不同，實際讀作"m5l5ko"。這就好比你寫的是"藍色"，但實際要讀成"青色"一樣。如果訓練數(shù)據(jù)沒有考慮到這種變化，機器就會產(chǎn)生過度矯正的效果，聽起來不自然。

第二個挑戰(zhàn)是俄語的移動重音系統(tǒng)。俄語的重音不像英語那樣相對固定，而是像個調(diào)皮的精靈，會在不同的詞形變化中跳來跳去。同樣的詞根，重音位置不同，意思可能完全不同。"zam@k"和"z@mok"看起來差不多，但一個意思是"鎖"，另一個是"城堡"。這種微妙的差異需要深度的語言學知識才能處理。

第三個問題涉及文本規(guī)范化的復雜性。俄語的形態(tài)學極其豐富，有6個格、3個性、2個數(shù)，這意味著數(shù)字和復合詞的轉(zhuǎn)換需要完整的句法分析。同時，俄語中有大量縮寫詞和外來詞，特別是從英語借來的詞匯，這些都需要深入的語義理解才能正確處理。

第四個問題是錄音的單調(diào)性。傳統(tǒng)上，獲取語音合成數(shù)據(jù)集最直接的方法是使用有聲讀物，但這種方法會降低語音質(zhì)量，因為有聲讀物的朗讀語調(diào)與自然人類對話存在明顯差異。真正的自然語音需要轉(zhuǎn)錄，而轉(zhuǎn)錄過程中標點符號的準確性對生成語音的語調(diào)和韻律有著顯著影響。

面對這些挑戰(zhàn)，研究團隊決定構(gòu)建一個高質(zhì)量的俄語語音數(shù)據(jù)集來解決這些問題。他們的動機很簡單：現(xiàn)有的多說話人語音合成系統(tǒng)雖然發(fā)展迅速，但仍然受到這些根本性限制的困擾。更重要的是，許多模型的預訓練都面臨俄語詞匯不足的問題，缺乏重音信息這一語音合成的關鍵組成部分。

研究團隊推出的Balalaika數(shù)據(jù)集就像是為俄語語音合成量身定制的營養(yǎng)套餐。這個數(shù)據(jù)集包含超過2000小時的錄音室質(zhì)量俄語語音，配有全面的文本注釋，包括標點符號和重音標記。實驗結(jié)果顯示，在Balalaika上訓練的模型在語音合成和增強任務上都顯著超越了在現(xiàn)有數(shù)據(jù)集上訓練的模型。

在數(shù)據(jù)收集策略上，研究團隊選擇了一種聰明的方法。他們使用Yandex Music服務中的播客專輯作為數(shù)據(jù)源，因為這類內(nèi)容包含高質(zhì)量的對話語音。在質(zhì)量方面，他們選擇的專輯都具有錄音室質(zhì)量的錄音，噪音、混響和其他外部聲音都很少。一個關鍵標準是語調(diào)的自然性，因為數(shù)據(jù)集主要由口語組成，這直接解決了前面提到的問題之一。研究團隊從每個來源隨機選擇三個錄音進行審查，手動決定是否將該專輯的錄音納入數(shù)據(jù)集，以初步篩選出質(zhì)量過低的數(shù)據(jù)。

收集到大量多小時錄音后，研究團隊面臨著如何處理這些長錄音的挑戰(zhàn)。直接將如此長的數(shù)據(jù)輸入模型是不現(xiàn)實的，一種可能的解決方案是將數(shù)據(jù)分割成更小的單元，比如15秒的片段，但這種方法可能會在每個片段的邊界產(chǎn)生不自然的效果。為了解決這個問題，他們決定按詞切割音頻。

研究團隊使用了Whisper-v3-large模型來獲得時間戳。這個模型擅長轉(zhuǎn)錄俄語語音，但更重要的是，它在轉(zhuǎn)錄過程中會生成時間戳。在這個階段，他們的主要關注點不是識別的準確性，而是時間戳的準確性。獲得短語級時間戳后，他們將這些時間戳聚合起來，得到長度小于15秒的盡可能長的短語。為了減少截斷對每個詞最后音節(jié)的影響，他們對每個時間戳的結(jié)尾應用了0.15秒的調(diào)整。

為了確保數(shù)據(jù)集能夠在各種配置下使用，研究團隊將數(shù)據(jù)集根據(jù)質(zhì)量分為四個部分。他們使用NISQA-S模型進行質(zhì)量評估和數(shù)據(jù)集分割，這是原始NISQA指標的優(yōu)化版本。評估基于預測的平均意見分數(shù)進行，根據(jù)既定閾值分類：高質(zhì)量部分的分數(shù)大于4.2，中等質(zhì)量部分的分數(shù)在3.5到4.2之間，中低質(zhì)量部分的分數(shù)在3到3.5之間。分數(shù)低于3的樣本被排除在研究之外。

分割后仍然存在對話語音特有的問題，即存在包含多個說話人的樣本。這些錄音不應用于訓練語音合成模型，因為在單個短語中生成多個聲音不是訓練過程的目標。為了解決這個挑戰(zhàn)，研究團隊使用PyAnnotate模型過濾音頻錄音，將包含多個說話人的錄音分類到第三類中。第三類被指定用于模型的預訓練，目標是獲得關于語音生成的基礎知識，而第二類和第一類被指定用于模型訓練的主要階段。

創(chuàng)建適合語音合成任務的數(shù)據(jù)集需要高質(zhì)量的文本注釋。在這項研究中，研究團隊使用自動方法注釋了大量數(shù)據(jù)，利用了他們所知的俄語最準確的自動語音識別模型。然而，這種方法涉及低質(zhì)量注釋的風險。為了評估最終轉(zhuǎn)錄的質(zhì)量并與其他語音合成數(shù)據(jù)集進行比較，他們進行了相應的實驗。

使用的GigaAMv2-RNNT模型不放置任何標點符號，這是模型的一個限制。標點符號對語音合成質(zhì)量有貢獻，因為它在某種程度上允許"記錄語調(diào)"。研究團隊使用RuPunctBig模型進行標點符號標注，該模型能夠準確地在文本中放置標點符號。

研究團隊的方法還涉及重音放置和一個他們稱為"ё-規(guī)范化"的過程，這對有效的文本轉(zhuǎn)語音轉(zhuǎn)換非常重要。雖然"ё"的書面形式經(jīng)常簡化為"e"，但發(fā)音差異很大。他們的任務是識別這些變化。為了解決ё-規(guī)范化和重音放置的挑戰(zhàn)，他們使用了RuAccent模型。該模型的一個關鍵特征是它能夠解決移動重音的問題，即同音異義詞中的重音放置問題。

對于音素轉(zhuǎn)換階段，研究團隊采用了transformer訓練的常用方法，在序列到序列任務上進行訓練，使用了具有高質(zhì)量國際音標注釋的公開數(shù)據(jù)。這使得音素轉(zhuǎn)換模型能夠訓練出準確處理元音弱化和輔音清音化的能力。

為了獲得許多語音合成模型所需的音素長度數(shù)據(jù)，研究團隊使用了蒙特利爾強制對齊器這一通用解決方案。他們在數(shù)據(jù)集的每個部分上訓練了相應的模型，完全訓練的模型隨后為每個音素生成持續(xù)時間。

數(shù)據(jù)集開發(fā)的一個重要步驟是獲得說話人標識符。了解當前錄音是什么類型的說話人，就可能開發(fā)不同的多說話人語音合成系統(tǒng)。為了獲得這種標識符，研究團隊對數(shù)據(jù)進行了聚類。為了實現(xiàn)聚類，他們需要能夠?qū)崿F(xiàn)說話人分割的特征。為了構(gòu)建這些特征，他們使用了Sim-AM-ResNet-100模型，該模型在VoxBlink2上進行了預訓練，并在VoxCeleb2上進行了額外的微調(diào)。

聚類過程分為兩步。首先是每個播客的聚類。他們將每個記錄的嵌入與每個聚類的質(zhì)心進行比較。如果沒有質(zhì)心或余弦相似度小于給定閾值，就會創(chuàng)建一個新聚類。下一步是合并收集到的聚類。第一步后，他們?yōu)槊總€播客都有聚類，現(xiàn)在需要為整個數(shù)據(jù)集合并聚類，因為相同的說話人不僅可以在專輯內(nèi)找到，也可以在其他專輯中找到。

數(shù)據(jù)集按照標準化的獨立方法劃分為訓練、驗證和測試樣本，每個數(shù)據(jù)集部分遵循18:1:1的比例。在專輯和錄音來源方面，數(shù)據(jù)集各部分之間沒有重疊。

為了評估數(shù)據(jù)集質(zhì)量，研究團隊采用了自動和人工反饋指標的結(jié)合。他們使用NISQA模型計算自動指標，包括噪音度、著色度、不連續(xù)性、響度和平均意見分數(shù)。他們還在所有實驗中使用了東京大學猿樂實驗室的平均意見分數(shù)預測系統(tǒng)。

人工評估使用LabelSpeech平臺計算平均意見分數(shù)。在評估之前，每個注釋員都接受了如何對錄音評分的指導，從完美的錄音室質(zhì)量到不可理解的語音，分為6個等級。由于他們之前聲明質(zhì)量標點、重音和音素會影響合成語音的質(zhì)量，因此需要通過實驗驗證這一點。為了評估合成語音的語調(diào)和韻律特征質(zhì)量，他們決定通過人工反饋使用語調(diào)評估的平均意見分數(shù)。

實驗結(jié)果顯示出令人鼓舞的成果。如實驗表格所示，他們數(shù)據(jù)集的第一部分在客觀指標和主觀指標方面都超越了所有其他考慮的數(shù)據(jù)集。M_AILABS、Russian LibriSpeech和RUSLAN等數(shù)據(jù)集也具有與他們數(shù)據(jù)集第二部分相當?shù)拿黠@良好質(zhì)量。重要的是，就主觀平均意見分數(shù)指標而言，他們數(shù)據(jù)集的所有三個部分都比其他數(shù)據(jù)集表現(xiàn)更好。

在語音恢復模型比較中，實驗結(jié)果表明，使用他們的數(shù)據(jù)集進行訓練可以產(chǎn)生優(yōu)越的結(jié)果。這凸顯了在訓練神經(jīng)網(wǎng)絡中以數(shù)據(jù)為中心方法的重要性。盡管這種評估可能存在潛在偏見，因為原始模型沒有在俄語上訓練，因此可能不會顯示相同質(zhì)量的結(jié)果，但他們在固定參數(shù)的考慮數(shù)據(jù)集上比較了SEMamba模型在語音去噪任務上的表現(xiàn)。

語音去噪比較的結(jié)果顯示，在他們數(shù)據(jù)集第一部分上的訓練在大多數(shù)指標上表現(xiàn)最佳，在UTMOS和STOI上具有可比性。結(jié)合這一點，在第二個數(shù)據(jù)集上訓練的去噪器也顯示出競爭性結(jié)果。這些結(jié)果表明，他們的更高質(zhì)量數(shù)據(jù)集允許訓練更強大的生成模型，如去噪器。

在語音合成方面，研究團隊在不同數(shù)據(jù)集上訓練VITS的結(jié)果顯示，在他們數(shù)據(jù)第一部分上訓練的模型在所有其他模型中在客觀的類似MOS的指標上表現(xiàn)最佳。同一模型在主觀MOS上也表現(xiàn)更好。然而，就語調(diào)MOS指標而言，該模型僅排名第二，落后于在RUSLAN數(shù)據(jù)集上訓練的模型。他們將此與兩個可能的原因相關聯(lián)：在他們數(shù)據(jù)上訓練的模型沒有完全訓練；在單說話人設置中建模語調(diào)要容易得多。

研究團隊還進行了消融研究，分析標點符號和重音的額外注釋如何影響語音合成質(zhì)量。結(jié)果表明，這些注釋確實影響合成質(zhì)量，使用這些注釋訓練的模型在使用的所有指標上表現(xiàn)最佳。此外，第二好的結(jié)果總是屬于具有額外注釋的實驗，而不是沒有標點符號和重音訓練的模型。

研究團隊坦承他們實驗的一些局限性。所有實驗都在有限的設置中進行，模型沒有訓練到收斂，而是訓練了相同數(shù)量的步驟。因此，一些模型可能欠擬合，因此在這種特定設置中可能表現(xiàn)不佳。進一步的訓練可能對整體指標產(chǎn)生積極影響，但選擇相同的訓練參數(shù)以確保盡可能公平的比較。

考慮到論文中考慮的數(shù)據(jù)集在語音類型方面是異構(gòu)的，這可能在語調(diào)MOS指標上比較語音合成模型時導致偏見，因為口語對應于評分"5"，而口述和有聲讀物對應于"4"。然而，這篇論文專門關注語音合成模型產(chǎn)生自然聽起來的、類似口語的語音的能力。

數(shù)據(jù)異構(gòu)性也可能影響語音合成模型的評估。為了評估這些模型，他們選擇了來自他們數(shù)據(jù)集測試樣本的文本，而在其他數(shù)據(jù)集上訓練的模型在訓練期間可能看到了不同類型的數(shù)據(jù)。然而，值得注意的是，有一些模型在客觀指標方面超越了在他們數(shù)據(jù)集第2和第3部分上訓練的模型。

盡管數(shù)據(jù)集無法分發(fā)，因為其內(nèi)容受知識產(chǎn)權(quán)法保護，但該數(shù)據(jù)集可用于個人非商業(yè)或非商業(yè)研究目的。這項研究展示了以數(shù)據(jù)為中心的方法在模型創(chuàng)建中的至關重要性。通過構(gòu)建高質(zhì)量的Balalaika數(shù)據(jù)集，研究團隊不僅解決了俄語語音合成中的特定挑戰(zhàn)，也為其他復雜語言的語音技術發(fā)展提供了寶貴的經(jīng)驗。

展望未來，這項工作為俄語語音技術的發(fā)展開辟了新的道路。隨著技術的進步和數(shù)據(jù)集的不斷完善，我們有理由期待更加自然、流暢的俄語語音合成系統(tǒng)。這不僅對俄語使用者意義重大，也為全球語音技術的發(fā)展提供了重要參考。研究團隊的工作證明，通過精心設計的數(shù)據(jù)集和系統(tǒng)化的方法，即使是最復雜的語言挑戰(zhàn)也能夠得到有效解決。

Q&A

Q1：Balalaika數(shù)據(jù)集是什么？它解決了什么問題？ A：Balalaika是莫斯科技術大學開發(fā)的俄語語音數(shù)據(jù)集，包含超過2000小時的錄音室質(zhì)量語音。它專門解決俄語語音合成中的四大難題：元音弱化、移動重音、文本規(guī)范化復雜性和錄音單調(diào)性問題，使機器能夠生成更自然的俄語語音。

Q2：為什么俄語語音合成比其他語言更困難？ A：俄語具有35個復雜音素、頻繁的輔音聚集、移動重音系統(tǒng)、豐富的形態(tài)學變化等特點。這些特征使得機器很難準確模仿俄語發(fā)音，經(jīng)常產(chǎn)生不自然的金屬聲或機器人般的語調(diào)，需要專門的數(shù)據(jù)處理方法來解決。

Q3：普通人能否使用這個數(shù)據(jù)集開發(fā)語音應用？ A：目前該數(shù)據(jù)集僅限于個人非商業(yè)或?qū)W術研究用途，受知識產(chǎn)權(quán)保護無法商業(yè)分發(fā)。不過，基于該數(shù)據(jù)集訓練的模型在語音合成和處理任務上表現(xiàn)優(yōu)異，未來可能會有基于此技術的商業(yè)應用出現(xiàn)。