Open TTS Leaderboard 使用哪些指标评估 TTS 模型？
它使用可懂度（WER/CER，由 Qwen3 ASR 转写后比较）、速度（RTFx 和 TTFA）以及说话人相似度（WavLM 嵌入余弦相似度）等客观指标。
Open TTS Leaderboard: Scalable Evaluation for Multilingual Text-to-Speech and Voice Cloning
（翻译）Open TTS Leaderboard：面向多语言文本转语音与声音克隆的可扩展评估
资讯摘要
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
AI 摘要
Hugging Face 发布 Open TTS Leaderboard，用客观指标评估开源 TTS 与声音克隆模型。它基于 Qwen3 ASR 计算词/字符错误率，并统计推理速度 RTFx、首音频延迟 TTFA 及 WavLM 说话人相似度，支持多语言、流式性能与试听投票，但不能替代人类偏好，旨在弥补竞技场式榜单对开源模型覆盖不足。
AI 问答
这个排行榜能替代人类偏好投票吗？
不能。文章明确表示人类偏好仍是最终决定因素；WER 和 SIM 只是可懂度与音色保留的代理指标，不直接衡量自然度、表现力或听众偏好。
排行榜包含哪些功能标签？
包括多语言评估、声音克隆评估、流式性能 TTFA 对比，以及可试听并投票的 Listen 标签。
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