收集文本转语音 (TTS) 输出的用户反馈的最佳实践，包括采用结构化方法来收集可操作的见解，同时尽量减少偏差。首先设计反馈机制，重点关注 TTS 输出的特定方面，例如自然度、清晰度、发音准确性和情感语气。例如，使用李克特量表问题（例如，“请对语音的自然度进行评分，从 1 到 5”）与开放式问题（例如，“请描述听起来像机器人一样的部分”）结合使用。这种组合可以对趋势进行定量分析，并对特定问题进行定性详细描述。避免使用像“音频好听吗？”这样模糊的提示，因为它们缺乏上下文并导致回应不一致。
另一个关键实践是将反馈收集直接集成到用户的工作流程中。例如，如果您的 TTS 系统是应用程序的一部分，可以包含一个简单的“报告问题”按钮，让用户标记有问题的音频片段。为每次提交附加元数据，例如输入文本、音频时间戳和用户设置（例如，语音类型、语速）。这有助于开发人员高效地重现和诊断问题。对于基于 Web 的 TTS 服务，考虑在音频播放后嵌入简短调查，或使用上下文工具，例如音频标注界面，用户可以在其中突出显示发音错误的单词或不自然的停顿。Speechace 或自定义构建的标注界面等工具可以简化此过程。
最后，优先考虑与不同用户群进行迭代测试。进行 A/B 测试，比较不同的 TTS 模型或参数设置（例如，韵律调整），并从代表不同人群、语言和用例的用户那里收集反馈。例如，与非母语用户进行测试，以识别发音挑战，或与严重依赖 TTS 的视障用户进行测试。与您的团队分享匿名结果，以确定修复优先级——例如更新有问题单词的音素词典或调整音高算法。根据反复出现的问题定期更新反馈问题，以使流程与用户需求保持一致。这种方法确保了持续改进，同时保持以用户为中心的设计。