音声技術が急速に発展する今日、音声モデルを効果的に評価する方法は研究者の重要な課題となっています。最近、清华大学NLP研究所、OpenBMBおよびメイビーインテリジェンスは共同で、UltraEval-Audioをリリースしました。これは音声モデル専用の新しい評価フレームワークです。このフレームワークは音声大規模モデルの評価に体系的な基盤を築き、研究者にワンストップソリューションを提供しています。

image.png

UltraEval-Audioの最新バージョンv1.1.0は、以前のワンクリック評価機能に基づいて、音声モデル分野での応用能力をさらに強化しました。新バージョンでは、人気のある音声モデルのワンクリック再現機能が追加され、音声合成（TTS）、自動音声認識（ASR）およびコーデック（Codec）などの専門モデルへの対応も拡張されました。また、追加された隔離型推論実行メカニズムにより、モデルの再現のハードルが大幅に低下し、評価プロセスの制御性と移行性が向上しました。これらの改善により、UltraEval-Audioは研究者にとって不可欠なツールとなり、音声モデルの開発効率を顕著に向上させました。

複数の高影響力の音声およびマルチモーダルモデルの選択的評価ツールとして、UltraEval-Audioは音声モデル研究分野での地位がますます重要になっています。今回のオープンソース公開は、音声モデル評価の標準化と効率化において重要な一歩を踏み出しました。研究者はモデル比較や性能評価をより簡単にできるようになり、これにより音声技術全体の進歩が促進されます。

プロジェクトのアドレス：https://github.com/OpenBMB/UltraEval-Audio/tree/main/replication