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Inflect-Nano
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CPU TTS 评测：Pocket TTS 表现出平坦的 RTF，UTMOS 在自然度方面遇到困难
一项对四种基于 CPU 的文本转语音 (TTS) 模型——Kokoro、Supertonic、Inflect-Nano 和 Pocket TTS——的评测显示出不同的性能特征。Pocket TTS 采用流式语言模型架构，无论输入长度如何，其实时因子 (RTF) 保持一致，使其在交互式系统中具有可预测性。然而，UTMOS 评分指标显示出局限性，未能区分清晰但机械的输出和真正自然的语音，特别是对于 Inflect-Nano 等小型语音编码器。
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Kyutai 的 Pocket TTS 提供基于 CPU 的语音克隆，仅需 5 秒音频
Kyutai 发布了 Pocket TTS，这是一个约 1 亿参数的流式语言模型，可自回归地生成音频令牌。该模型最值得注意的是，它能够从仅 5 秒的音频中进行零样本语音克隆，这是 Kokoro、Supertonic 和 Inflect-Nano 等其他 CPU 友好型模型所不具备的功能。虽然 Pocket TTS 是测试模型中最慢的，但它提供了在 CPU 上进行语音克隆的能力，而无需 GPU，使其成为交互式应用的独特选择。