Apple Machine Learning Research
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适用于无障碍的紧凑型神经TTS语音
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
现代文本转语音解决方案分为两类：基于设备的统计参数语音合成和云端神经TTS。前者延迟低但音质差，后者音质好但延迟高。近期，神经TTS模型可在手持设备上运行，但延迟仍然较高。本文介绍了一种高质量、紧凑型的神经TTS系统，延迟约15毫秒，适合低功耗设备。
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关键要点
- 现代文本转语音解决方案分为两类：基于设备的统计参数语音合成和云端神经TTS。
- 基于设备的解决方案延迟低但音质差，云端神经TTS音质好但延迟高。
- 近期神经TTS模型可在手持设备上运行，但延迟仍然较高。
- 本文介绍了一种高质量、紧凑型的神经TTS系统，延迟约15毫秒，适合低功耗设备。
❓
延伸问答
现代文本转语音解决方案有哪些类型？
现代文本转语音解决方案主要分为基于设备的统计参数语音合成和云端神经TTS两类。
基于设备的语音合成有什么优缺点？
基于设备的语音合成延迟低，但音质差。
云端神经TTS的优势和劣势是什么？
云端神经TTS提供更好的音质和自然性，但延迟较高，响应性差。
新型紧凑型神经TTS系统的延迟是多少？
新型紧凑型神经TTS系统的延迟约为15毫秒。
紧凑型神经TTS系统适合哪些设备？
紧凑型神经TTS系统适合低功耗设备运行。
神经TTS模型在手持设备上的表现如何？
虽然神经TTS模型可以在手持设备上运行，但延迟仍然较高。
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