人工智能語音合成工程師崗位招聘考試試卷及答案人工智能語音合成工程師崗位招聘考試試卷及答案一、填空題（每題1分，共10分）1.TTS系統(tǒng)中，負責文本預處理的核心步驟是______2.端到端TTS直接將文本映射為______3.WaveNet是基于______的波形生成模型4.Tacotron2的聲學模型采用______結構5.語音合成中的“韻律”主要包括重音、節(jié)奏和______6.傳統(tǒng)拼接法TTS依賴的語音單元通常是______7.HiFi-GAN是一種______類的高保真波形合成模型8.TTS中，將聲學特征轉換為語音波形的模塊稱為______9.中文TTS中，數(shù)字“123”文本歸一化后常為______10.語音合成的評估指標包括自然度、可懂度和______二、單項選擇題（每題2分，共20分）1.以下屬于端到端TTS的模型是？A.拼接法TTSB.Tacotron2C.HMM聲學模型D.經(jīng)典Vocoder答案：B2.常用于聲碼器的算法是？A.CNNB.TransformerC.WaveNetD.SVM答案：C3.文本歸一化不包含的步驟是？A.數(shù)字轉換B.韻律邊界預測C.語音拼接D.縮寫展開答案：C4.端到端TTS的核心優(yōu)勢是？A.訓練數(shù)據(jù)少B.合成自然度高C.推理速度極快D.硬件要求低答案：B5.實現(xiàn)“文本→聲學特征→波形”端到端訓練的模型是？A.Tacotron1B.WaveNetC.HiFi-GAND.Transformer-TTS答案：A6.語音合成中“可懂度”指的是？A.清晰程度B.自然程度C.韻律流暢度D.音量大小答案：A7.支持TTS開發(fā)的工具是？A.TensorFlowB.PyTorchC.ESPnetD.以上都是答案：D8.傳統(tǒng)拼接法TTS的缺點是？A.拼接痕跡明顯B.訓練成本高C.依賴大量GPUD.無法處理新文本答案：A9.屬于高保真聲碼器的是？A.Griffin-LimB.HiFi-GANC.LPCD.STRAIGHT答案：B10.TTS中語言模型的作用是？A.預測文本概率分布B.生成聲學特征C.合成波形D.文本預處理答案：A三、多項選擇題（每題2分，共20分，多選/少選不得分）1.TTS核心模塊包括？A.文本處理模塊B.聲學模型C.聲碼器D.圖像識別模塊答案：ABC2.波形生成方法有？A.WaveNetB.HiFi-GANC.Griffin-LimD.LSTM答案：ABC3.文本歸一化需處理的內容包括？A.數(shù)字B.縮寫C.符號D.日期答案：ABCD4.端到端TTS代表模型有？A.Tacotron2B.WaveNetC.Transformer-TTSD.ESPnet-TTS答案：ACD5.語音合成評估方法包括？A.MOS評分B.可懂度測試C.韻律評分D.機器自動評估答案：ABCD6.屬于聲學模型的有？A.HMMB.LSTMC.TransformerD.HiFi-GAN答案：ABC7.傳統(tǒng)拼接法的語音單元包括？A.音素B.音節(jié)C.單詞D.句子答案：AB8.支持TTS開發(fā)的框架有？A.ESPnetB.NeMoC.CoquiTTSD.TensorFlowTTS答案：ABCD9.語音韻律要素包括？A.重音B.節(jié)奏C.語調D.語速答案：ABCD10.屬于聲碼器的有？A.WaveNetB.HiFi-GANC.Griffin-LimD.Tacotron2答案：ABC四、判斷題（每題2分，共20分，正確打√，錯誤打×）1.端到端TTS不需要文本歸一化。（×）2.WaveNet是基于Transformer的模型。（×）3.文本歸一化可提升合成自然度。（√）4.傳統(tǒng)拼接法TTS推理速度比端到端快。（√）5.HiFi-GAN是GAN類聲碼器。（√）6.聲碼器負責文本轉聲學特征。（×）7.可懂度是核心評估指標之一。（√）8.Tacotron2用Transformer做聲學模型。（×）9.韻律邊界標記句子停頓位置。（√）10.低資源語言更適合端到端TTS。（×）五、簡答題（每題5分，共20分，答案約200字）1.簡述文本歸一化的作用及關鍵步驟。答案：文本歸一化是TTS前端核心，作用是將原始文本（數(shù)字、縮寫等）轉為規(guī)范形式，避免合成錯誤、提升自然度。關鍵步驟：①分詞：切分連續(xù)文本為詞/字；②normalization：處理數(shù)字（“123”→“一百二十三”）、縮寫（“Mr.”→“先生”）、符號（“@”→“at”）、日期/金額；③韻律邊界預測：標記停頓位置（逗號、句號對應時長）；④詞性標注：輔助韻律預測。該步驟直接影響后續(xù)聲學模型輸入質量，是合成自然語音的基礎。2.對比傳統(tǒng)拼接法與端到端TTS的核心差異。答案：①流程：傳統(tǒng)是“文本→單元選擇→拼接”（依賴預錄單元），端到端是“文本→聲學特征→波形”（直接映射）；②自然度：傳統(tǒng)拼接有痕跡，自然度低；端到端無痕跡，自然度高；③成本：傳統(tǒng)訓練數(shù)據(jù)少、推理快；端到端需大量數(shù)據(jù)+算力，早期推理慢（近年HiFi-GAN優(yōu)化后提速）。傳統(tǒng)適合低資源場景，端到端是當前主流。3.簡述聲碼器的作用及常見類型。答案：聲碼器將聲學特征（梅爾頻譜）轉為語音波形。常見類型：①經(jīng)典聲碼器：Griffin-Lim（STFT逆變換，速度快但保真度低）、LPC（簡單音質差）；②神經(jīng)聲碼器：WaveNet（卷積，高保真但推理慢）、HiFi-GAN（GAN，高保真+快推理）、MelGAN（輕量GAN，適合實時）。神經(jīng)聲碼器因音質好成為主流。4.語音合成的主要評估指標及定義。答案：①可懂度：語音被聽懂的清晰程度，用單詞/句子可懂度測試；②自然度：是否像人類發(fā)音，用MOS（1-5分）評分；③韻律一致性：重音、節(jié)奏、語調是否符合語言習慣，人工+機器評估；④輔助指標：語速、情感一致性。綜合反映合成質量。六、討論題（每題5分，共10分，答案約200字）1.如何解決低資源語言的TTS合成問題？答案：低資源語言面臨數(shù)據(jù)不足，解決方案：①遷移學習：用高資源語言預訓練模型微調（如ESPnet跨語言遷移）；②半監(jiān)督學習：結合少量標注+大量無標注文本/語音；③單元選擇優(yōu)化：用少量標注構建高質量單元庫，減少拼接痕跡；④輕量模型：設計小參數(shù)量模型（如輕量Transformer），降低數(shù)據(jù)依賴。例如，某小語種用10小時標注數(shù)據(jù)微調高資源預訓練模型，結合無標注文本優(yōu)化，可提升合成質量。2.實時TTS的關鍵挑戰(zhàn)及優(yōu)化方向？答案：挑戰(zhàn)是“速度與音質平衡”：①推理延遲：端到端模型推理慢；②音質損失：簡化模