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IndicF5
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新方法通过阶段性深度剪枝蒸馏创建紧凑型印地语TTS模型
研究人员开发了一种方法，通过蒸馏一个大型流匹配教师模型IndicF5来创建紧凑型印地语文本到语音（TTS）模型。该过程包括在保留其他参数的同时逐步剪枝Transformer块的深度，并在每个阶段进行重新微调。由此产生的较小模型，参数量低至1.31亿，在未见过句子上实现了低词错误率，并且可以在6GB笔记本电脑GPU上实时运行。该研究还识别并提供了一种修复方法，以解决可能默默降低音频质量的特征和库奇偶性失败问题。
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Praxy Voice 以最小的干预实现了商业级印度语 TTS
研究人员开发了 Praxy Voice，一种使用预训练的非印度语模型来改进印度语文本到语音 (TTS) 的方法。该方法结合了用于脚本罗马化的 Brahmic Unified Phoneme Space (BUPS)、用于文本令牌预测器的 LoRA 适配器以及语音提示恢复技术。该方法在无需新的声码器训练或商业 TTS 数据的情况下，实现了泰卢固语、泰米尔语和印地语的商业级音频输出。