对文本转语音（TTS）语音进行 A/B 测试涉及比较两个或多个语音模型，以确定哪个在特定用例中表现更好。该过程首先要定义一个明确的目标，例如提高用户参与度、减少感知错误或增加自然度。例如，你可以在客户服务聊天机器人中测试新的神经 TTS 语音（语音 B）是否比现有的拼接语音（语音 A）更受欢迎。为确保结果有效，将受众随机分成几组，每组接触不同的语音。Web 框架（例如 Flask 或 Django）或 A/B 测试平台（Optimizely、Split.io）等工具可以自动化分组和数据收集。
测试阶段需要创建受控场景，在相同条件下评估 TTS 语音。例如，使用相同的文本提示为两种语音生成音频样本，并以随机顺序提供给用户。平均意见得分（MOS）、任务完成率或用户偏好调查等指标可以量化性能。开发人员可以通过将 TTS API（例如 Google 的 WaveNet、Amazon Polly）集成到其应用程序中并记录用户交互来实现这一点。例如，在语音助手应用中，跟踪用户使用语音 A 与语音 B 时请求重复或放弃任务的频率。确保测试运行足够长时间以收集具有统计学意义的数据——通常是几周，具体取决于流量——以考虑用户行为的可变性。
分析结果需要使用统计检验方法比较各组之间的指标，例如分类数据（如偏好投票）使用卡方检验，连续指标（如 MOS 分数）使用 t 检验。如果语音 B 的偏好度高出 15%，且 p 值小于 0.05，则这很可能是一个有意义的改进。但是，也要考虑计算成本或延迟等实际因素——语音 B 可能需要更多的 GPU 资源，从而影响可扩展性。与利益相关者分享调查结果并迭代：优化语音、测试新参数（例如语调调整）或扩展到其他语言。例如，在验证语音 B 对英语用户有效后，对西班牙语用户重复测试。透明地记录过程，以确保未来测试的可复现性。