持续集成 (CI) 管道可以通过在代码更改时对生成的音频输出运行预定义检查，从而自动化文本到语音 (TTS) 系统的质量测试。例如，CI 管道可以在每次构建期间触发 TTS 引擎将示例文本输入转换为音频文件。然后，自动化测试可以验证音频清晰度、正确发音和延迟等属性。一个基本设置可能包括一个脚本，该脚本根据一组精选的测试短语（例如，有难度的词、同形异义词或具有特定语调需求的句子）生成语音，并将输出与预期结果进行比较。例如，通过分析音频中的音素，测试可以检查“read”在过去式和现在式语境中是否发音正确。这确保了代码更新不会引入语音质量或准确性的回归。
为了实现这一点，开发人员可以将声学分析库或语音转文本 (STT) 系统等工具集成到 CI 工作流程中。例如，STT 引擎可以将 TTS 生成的音频转录回文本，从而可以将原始输入与转录输出进行比较，以检测发音错误。词错误率 (WER) 或音素错误率 (PER) 等指标可以量化准确性。此外，信噪比 (SNR) 或使用 PESQ（语音质量感知评估）等工具进行的平均意见得分 (MOS) 预测等音频质量指标可以标记音频保真度下降的情况。CI 管道还可以通过测量为标准化文本样本生成音频所需的时间来验证延迟，确保性能保持在可接受的范围内。如果任何指标低于阈值，构建将失败，从而触发立即调查。
处理 TTS 的非确定性方面，例如语音变化或韵律，需要仔细的测试设计。例如，CI 管道可以并行测试多种语音配置文件或语言，以确保配置之间的一致性。为了解决语音质量的主观方面（例如，自然度），团队可以用定期的人工审查来补充自动化检查。例如，管道可以标记重大变化（例如，WER 下降 10%），并自动生成音频样本供人工评估。ABX 测试等工具（评审员比较两个音频样本）可以集成到 CI 报告仪表板中。虽然 CI 不能完全取代人工判断，但它为关键问题提供了一个安全网，使团队能够在不损害核心质量标准的情况下快速迭代。