저자원 비라틴 문자 (non-Latin-script) 언어에 대한 텍스트 음성 변환 (TTS) 평가는 단일 ASR (Automatic Speech Recognition, 자동 음성 인식) 왕복 단어 오류율 (WER, Word Error Rate)에 의존할 경우 실패할 수 있습니다. 시스템이 오디오를 생성하지 않거나, 인접한 언어로 말하거나, ASR 전사 (transcript) 내에서만 대상 스크립트 텍스트를 유지하거나, 원어민 청자에게 부자연스럽게 들릴 수 있기 때문입니다. 우리는 이러한 사례들을 분리하는 보고 프레임워크인 INSV (Intelligibility, Naturalness, Script fidelity, and Verification; 명료성, 자연스러움, 스크립트 충실도 및 검증)를 소개합니다. 본 논문은 자동 스크리닝 하위 집합인 INSV-A를 보고합니다: 합성 완료 (synthesis completion), ASR WER/CER (Character Error Rate, 음절 오류율), 전사 스크립트 충실도 비율 (Script Fidelity Rate), 그리고 오디오 언어 식별 (language identification)을 포함합니다. 원어민 MOS (Mean Opinion Score, 평균 의견 점수) 및 음성 주석 (phonetic annotation)은 명시되어 있으나 이번 릴리스에서 제공되지는 않습니다. 우리는 INSV-A를 Pashto TTS를 위한 최신 벤치마크인 PashtoTTS-Bench로 구현하였습니다. 2026년 4월-5월 실행에서는 200개의 FLEURS 프롬프트와 200개의 필터링된 Common Voice 24 프롬프트를 사용하여 Edge GulNawaz, Edge Latifa, OmniVoice clone, OmniVoice auto, 그리고 우르두어 (Urdu) 부정 대조군 (negative control)을 평가했습니다. 독립적인 omniASR_CTC_300M_v2 모델 하에서, OmniVoice auto가 가장 낮은 WER (FLEURS 24.1%, CV24 27.4%)을 기록했으며, Edge GulNawaz (32.8%, 39.5%), Edge Latifa (35.6%, 47.7%), OmniVoice clone (45.4%, 34.8%)이 그 뒤를 이었습니다. 자연스러운 음성 기준치 (natural-speech baseline)보다 낮은 WER은 깨끗한 합성 오디오를 반영하는 것이며, 이를 원어민 음성보다 더 낫다고 해석해서는 안 됩니다. Whisper Large V3는 점검된 Pashto TTS 오디오에 대해 0.0%의 Pashto 레이블을 반환한 반면, MMS-LID-4017 및 SpeechBrain VoxLingua107은 Pashto 출력물을 우르두어 대조군과 분리해냈습니다. 이번 릴리스는 제공자 메타데이터, 문장별 점수, LID (Language Identification, 언어 식별) 감사, 실패 로그, 그리고 시스템 추가를 위한 스크립트를 제공합니다.