莫斯科技术大学团队推出Balalaika数据集解决俄语发音难题

在数字化时代，语音合成技术已经成为我们日常生活的重要组成部分。无论是智能助手的语音回复，还是有声读物的朗读，这些技术都在悄悄改变着我们与数字世界的交互方式。然而，对于俄语这样的复杂语言来说，语音合成一直是个令人头疼的技术挑战。最近，来自莫斯科技术通信与信息学大学和人工智能研究院的研究团队发表了一项重要研究，他们开发出了一个名为Balalaika的俄语语音数据集，专门解决俄语语音生成中的种种难题。这项研究发表于2025年7月，为俄语语音技术的发展带来了新的希望。

要理解这项研究的重要性，我们得先搞清楚俄语在语音合成方面面临的独特挑战。俄语就像一位性格复杂的朋友，有着许多令人捉摸不透的特点。首先，俄语的语音系统异常复杂，包含35个音素，其中一些发音对机器来说特别困难，比如那些听起来像蛇吐信子的嘶嘶声和尖锐的哨音。当机器试图模仿这些声音时，往往会产生金属般刺耳的效果，听起来就像机器人在咳嗽。

更让人头疼的是，俄语中经常出现辅音聚集的现象。想象一下，如果你要念"vzglyat"（一瞥）或"zdravstvujte"（你好）这样的词，你的舌头得在瞬间完成好几个复杂的动作。对机器来说，这就像要求它同时弹奏钢琴上的好几个琴键，而且还要保证声音之间的流畅过渡。

除了这些基础的发音难题，俄语还有四个更加棘手的问题需要通过精巧的数据处理来解决。第一个问题是元音弱化现象。在俄语中，非重读音节的元音会发生变化，就像"moloko"（牛奶）这个词，书面形式和实际发音完全不同，实际读作"m5l5ko"。这就好比你写的是"蓝色"，但实际要读成"青色"一样。如果训练数据没有考虑到这种变化，机器就会产生过度矫正的效果，听起来不自然。

第二个挑战是俄语的移动重音系统。俄语的重音不像英语那样相对固定，而是像个调皮的精灵，会在不同的词形变化中跳来跳去。同样的词根，重音位置不同，意思可能完全不同。"zam@k"和"z@mok"看起来差不多，但一个意思是"锁"，另一个是"城堡"。这种微妙的差异需要深度的语言学知识才能处理。

第三个问题涉及文本规范化的复杂性。俄语的形态学极其丰富，有6个格、3个性、2个数，这意味着数字和复合词的转换需要完整的句法分析。同时，俄语中有大量缩写词和外来词，特别是从英语借来的词汇，这些都需要深入的语义理解才能正确处理。

第四个问题是录音的单调性。传统上，获取语音合成数据集最直接的方法是使用有声读物，但这种方法会降低语音质量，因为有声读物的朗读语调与自然人类对话存在明显差异。真正的自然语音需要转录，而转录过程中标点符号的准确性对生成语音的语调和韵律有着显著影响。

面对这些挑战，研究团队决定构建一个高质量的俄语语音数据集来解决这些问题。他们的动机很简单：现有的多说话人语音合成系统虽然发展迅速，但仍然受到这些根本性限制的困扰。更重要的是，许多模型的预训练都面临俄语词汇不足的问题，缺乏重音信息这一语音合成的关键组成部分。

研究团队推出的Balalaika数据集就像是为俄语语音合成量身定制的营养套餐。这个数据集包含超过2000小时的录音室质量俄语语音，配有全面的文本注释，包括标点符号和重音标记。实验结果显示，在Balalaika上训练的模型在语音合成和增强任务上都显著超越了在现有数据集上训练的模型。

在数据收集策略上，研究团队选择了一种聪明的方法。他们使用Yandex Music服务中的播客专辑作为数据源，因为这类内容包含高质量的对话语音。在质量方面，他们选择的专辑都具有录音室质量的录音，噪音、混响和其他外部声音都很少。一个关键标准是语调的自然性，因为数据集主要由口语组成，这直接解决了前面提到的问题之一。研究团队从每个来源随机选择三个录音进行审查，手动决定是否将该专辑的录音纳入数据集，以初步筛选出质量过低的数据。

收集到大量多小时录音后，研究团队面临着如何处理这些长录音的挑战。直接将如此长的数据输入模型是不现实的，一种可能的解决方案是将数据分割成更小的单元，比如15秒的片段，但这种方法可能会在每个片段的边界产生不自然的效果。为了解决这个问题，他们决定按词切割音频。

研究团队使用了Whisper-v3-large模型来获得时间戳。这个模型擅长转录俄语语音，但更重要的是，它在转录过程中会生成时间戳。在这个阶段，他们的主要关注点不是识别的准确性，而是时间戳的准确性。获得短语级时间戳后，他们将这些时间戳聚合起来，得到长度小于15秒的尽可能长的短语。为了减少截断对每个词最后音节的影响，他们对每个时间戳的结尾应用了0.15秒的调整。

为了确保数据集能够在各种配置下使用，研究团队将数据集根据质量分为四个部分。他们使用NISQA-S模型进行质量评估和数据集分割，这是原始NISQA指标的优化版本。评估基于预测的平均意见分数进行，根据既定阈值分类：高质量部分的分数大于4.2，中等质量部分的分数在3.5到4.2之间，中低质量部分的分数在3到3.5之间。分数低于3的样本被排除在研究之外。

分割后仍然存在对话语音特有的问题，即存在包含多个说话人的样本。这些录音不应用于训练语音合成模型，因为在单个短语中生成多个声音不是训练过程的目标。为了解决这个挑战，研究团队使用PyAnnotate模型过滤音频录音，将包含多个说话人的录音分类到第三类中。第三类被指定用于模型的预训练，目标是获得关于语音生成的基础知识，而第二类和第一类被指定用于模型训练的主要阶段。

创建适合语音合成任务的数据集需要高质量的文本注释。在这项研究中，研究团队使用自动方法注释了大量数据，利用了他们所知的俄语最准确的自动语音识别模型。然而，这种方法涉及低质量注释的风险。为了评估最终转录的质量并与其他语音合成数据集进行比较，他们进行了相应的实验。

使用的GigaAMv2-RNNT模型不放置任何标点符号，这是模型的一个限制。标点符号对语音合成质量有贡献，因为它在某种程度上允许"记录语调"。研究团队使用RuPunctBig模型进行标点符号标注，该模型能够准确地在文本中放置标点符号。

研究团队的方法还涉及重音放置和一个他们称为"ё-规范化"的过程，这对有效的文本转语音转换非常重要。虽然"ё"的书面形式经常简化为"e"，但发音差异很大。他们的任务是识别这些变化。为了解决ё-规范化和重音放置的挑战，他们使用了RuAccent模型。该模型的一个关键特征是它能够解决移动重音的问题，即同音异义词中的重音放置问题。

对于音素转换阶段，研究团队采用了transformer训练的常用方法，在序列到序列任务上进行训练，使用了具有高质量国际音标注释的公开数据。这使得音素转换模型能够训练出准确处理元音弱化和辅音清音化的能力。

为了获得许多语音合成模型所需的音素长度数据，研究团队使用了蒙特利尔强制对齐器这一通用解决方案。他们在数据集的每个部分上训练了相应的模型，完全训练的模型随后为每个音素生成持续时间。

数据集开发的一个重要步骤是获得说话人标识符。了解当前录音是什么类型的说话人，就可能开发不同的多说话人语音合成系统。为了获得这种标识符，研究团队对数据进行了聚类。为了实现聚类，他们需要能够实现说话人分割的特征。为了构建这些特征，他们使用了Sim-AM-ResNet-100模型，该模型在VoxBlink2上进行了预训练，并在VoxCeleb2上进行了额外的微调。

聚类过程分为两步。首先是每个播客的聚类。他们将每个记录的嵌入与每个聚类的质心进行比较。如果没有质心或余弦相似度小于给定阈值，就会创建一个新聚类。下一步是合并收集到的聚类。第一步后，他们为每个播客都有聚类，现在需要为整个数据集合并聚类，因为相同的说话人不仅可以在专辑内找到，也可以在其他专辑中找到。

数据集按照标准化的独立方法划分为训练、验证和测试样本，每个数据集部分遵循18:1:1的比例。在专辑和录音来源方面，数据集各部分之间没有重叠。

为了评估数据集质量，研究团队采用了自动和人工反馈指标的结合。他们使用NISQA模型计算自动指标，包括噪音度、着色度、不连续性、响度和平均意见分数。他们还在所有实验中使用了东京大学猿乐实验室的平均意见分数预测系统。

人工评估使用LabelSpeech平台计算平均意见分数。在评估之前，每个注释员都接受了如何对录音评分的指导，从完美的录音室质量到不可理解的语音，分为6个等级。由于他们之前声明质量标点、重音和音素会影响合成语音的质量，因此需要通过实验验证这一点。为了评估合成语音的语调和韵律特征质量，他们决定通过人工反馈使用语调评估的平均意见分数。

实验结果显示出令人鼓舞的成果。如实验表格所示，他们数据集的第一部分在客观指标和主观指标方面都超越了所有其他考虑的数据集。M_AILABS、Russian LibriSpeech和RUSLAN等数据集也具有与他们数据集第二部分相当的明显良好质量。重要的是，就主观平均意见分数指标而言，他们数据集的所有三个部分都比其他数据集表现更好。

在语音恢复模型比较中，实验结果表明，使用他们的数据集进行训练可以产生优越的结果。这凸显了在训练神经网络中以数据为中心方法的重要性。尽管这种评估可能存在潜在偏见，因为原始模型没有在俄语上训练，因此可能不会显示相同质量的结果，但他们在固定参数的考虑数据集上比较了SEMamba模型在语音去噪任务上的表现。

语音去噪比较的结果显示，在他们数据集第一部分上的训练在大多数指标上表现最佳，在UTMOS和STOI上具有可比性。结合这一点，在第二个数据集上训练的去噪器也显示出竞争性结果。这些结果表明，他们的更高质量数据集允许训练更强大的生成模型，如去噪器。

在语音合成方面，研究团队在不同数据集上训练VITS的结果显示，在他们数据第一部分上训练的模型在所有其他模型中在客观的类似MOS的指标上表现最佳。同一模型在主观MOS上也表现更好。然而，就语调MOS指标而言，该模型仅排名第二，落后于在RUSLAN数据集上训练的模型。他们将此与两个可能的原因相关联：在他们数据上训练的模型没有完全训练；在单说话人设置中建模语调要容易得多。

研究团队还进行了消融研究，分析标点符号和重音的额外注释如何影响语音合成质量。结果表明，这些注释确实影响合成质量，使用这些注释训练的模型在使用的所有指标上表现最佳。此外，第二好的结果总是属于具有额外注释的实验，而不是没有标点符号和重音训练的模型。

研究团队坦承他们实验的一些局限性。所有实验都在有限的设置中进行，模型没有训练到收敛，而是训练了相同数量的步骤。因此，一些模型可能欠拟合，因此在这种特定设置中可能表现不佳。进一步的训练可能对整体指标产生积极影响，但选择相同的训练参数以确保尽可能公平的比较。

考虑到论文中考虑的数据集在语音类型方面是异构的，这可能在语调MOS指标上比较语音合成模型时导致偏见，因为口语对应于评分"5"，而口述和有声读物对应于"4"。然而，这篇论文专门关注语音合成模型产生自然听起来的、类似口语的语音的能力。

数据异构性也可能影响语音合成模型的评估。为了评估这些模型，他们选择了来自他们数据集测试样本的文本，而在其他数据集上训练的模型在训练期间可能看到了不同类型的数据。然而，值得注意的是，有一些模型在客观指标方面超越了在他们数据集第2和第3部分上训练的模型。

尽管数据集无法分发，因为其内容受知识产权法保护，但该数据集可用于个人非商业或非商业研究目的。这项研究展示了以数据为中心的方法在模型创建中的至关重要性。通过构建高质量的Balalaika数据集，研究团队不仅解决了俄语语音合成中的特定挑战，也为其他复杂语言的语音技术发展提供了宝贵的经验。

展望未来，这项工作为俄语语音技术的发展开辟了新的道路。随着技术的进步和数据集的不断完善，我们有理由期待更加自然、流畅的俄语语音合成系统。这不仅对俄语使用者意义重大，也为全球语音技术的发展提供了重要参考。研究团队的工作证明，通过精心设计的数据集和系统化的方法，即使是最复杂的语言挑战也能够得到有效解决。

Q&A

Q1：Balalaika数据集是什么？它解决了什么问题？ A：Balalaika是莫斯科技术大学开发的俄语语音数据集，包含超过2000小时的录音室质量语音。它专门解决俄语语音合成中的四大难题：元音弱化、移动重音、文本规范化复杂性和录音单调性问题，使机器能够生成更自然的俄语语音。

Q2：为什么俄语语音合成比其他语言更困难？ A：俄语具有35个复杂音素、频繁的辅音聚集、移动重音系统、丰富的形态学变化等特点。这些特征使得机器很难准确模仿俄语发音，经常产生不自然的金属声或机器人般的语调，需要专门的数据处理方法来解决。

Q3：普通人能否使用这个数据集开发语音应用？ A：目前该数据集仅限于个人非商业或学术研究用途，受知识产权保护无法商业分发。不过，基于该数据集训练的模型在语音合成和处理任务上表现优异，未来可能会有基于此技术的商业应用出现。