יום שלישי, 15 בספטמבר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.CL ·

הערכת עמידות טקסט מורכב לדיבור-טקסט רב-לשוני

Complex-Text Robustness Evaluation and Failure Diagnosis for Low-Resource Multilingual Text-to-Speech
חוקרים הציגו שיטה להערכת עמידות של מערכות דיבור-טקסט רב-לשוניות. המחקר בדק את היכולת של מערכות אלו להתמודד עם טקסטים מורכבים, כולל מספרים, תאריכים ושמות. התוצאות הראו כי מערכות אלו מתקשות להתמודד עם טקסטים מורכבים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.11545v1 Announce Type: new Abstract: Low-resource multilingual text-to-speech (TTS) systems have expanded language coverage, but their robustness under complex text inputs remains insufficiently diagnosed. Existing evaluations mainly focus on naturalness, speaker similarity, and content consistency using regular test sentences, while providing limited insight into how multilingual TTS systems fail when handling challenging inputs such as numbers, dates, named entities, long sentences, code-switched expressions, and punctuation-related structures. This paper proposes a complex-text robustness diagnosis framework for low-resource multilingual TTS. We evaluate robustness from three dimensions: content consistency, language consistency, and generation stability. A multilingual robus
קרא במקור המקורי