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讨论总结

该讨论围绕不同TTS模型在不同输入长度下的延迟分析展开。有人提出改进测试的建议，如加入新模型；也有人补充特定模型的优势。同时，存在对分析结果、图表显示、语音质量考量以及对新内容的期望等多方面的讨论，整体氛围较为积极，大家各抒己见，也有一些争议存在。

主要观点

  1. 👍 建议在TTS模型延迟测试中加入f2 - tts和maskgct。
    • 支持理由：可完善测试内容。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 XTTSv2存在流模式可降低延迟至不足一秒（立即播放音频时）。
    • 正方观点：补充了特定模型减少延迟的方式。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 认可分析TTS模型延迟内容有参考价值，但指出图中颜色问题影响对模型的区分。
    • 解释：肯定了原帖价值同时指出不足。
  4. 👍 Tortoise TTS单词数增加时延迟显著变高，Piper TTS、MeloTTS和XTTS - v2高单词数下表现良好。
    • 支持理由：通过测试得出的结果。
    • 反对声音：有观点认为测试方法错误。
  5. 💡 分析方法错误，结果有误导性，比较需在最小化延迟模式下进行才有意义。
    • 解释：从方法科学性角度提出质疑。

金句与有趣评论

  1. “😂 lordpuddingcup：Would be cool to include f2 - tts (came with f5) and maskgct (https://huggingface.co/amphion/MaskGCT)"
    • 亮点：提出对TTS模型测试改进的有趣建议并给出资源链接。
  2. “🤔 modeless：XTTSv2 has a streaming mode that reduces latency to a fraction of a second if you are playing the audio immediately.”
    • 亮点：揭示特定模型减少延迟的独特模式。
  3. “👀 MoffKalast: but those four shades of cyan are so close together I can’t tell which is which.”
    • 亮点：指出原帖图表存在影响理解的问题。
  4. “👍 Decaf_GT：Excellent analysis. Thank you for sharing!”
    • 亮点：对原帖分析表示认可与感谢。
  5. “💡 geneing：The approach is completely wrong. The repoted result is misleading.”
    • 亮点：大胆质疑原分析的方法和结果。

情感分析

总体情感倾向积极，大家多是在原帖基础上进行建设性的讨论，补充信息或者提出改进建议。主要分歧点在于对某些分析结果和分析方法的认可与否，可能的原因是不同人有不同的测试标准和关注点，例如对于rbgo404的分析，有人认为很棒可成研究论文，有人则认为方法错误结果误导。

趋势与预测

  • 新兴话题：将语音质量纳入TTS模型分析。
  • 潜在影响：如果能将语音质量纳入考量，会使TTS模型的分析更加全面，有助于用户选择更适合的TTS模型，对语音合成相关领域的发展有积极推动作用。

详细内容：

标题：对不同 TTS 模型延迟时间的深入分析引发 Reddit 热议

在 Reddit 上，一篇关于分析不同 TTS 模型在不同输入长度下延迟时间的帖子引起了广泛关注。该帖子包含了一张展示各模型延迟时间变化的图表，还提供了相关的图片链接（https://i.redd.it/5xis63lvrpyd1.png），获得了众多用户的积极参与，点赞数和评论数不断攀升。

帖子主要探讨了不同 TTS 模型在单词数量从 5 个增加到 200 个时的延迟表现，其中涵盖了 ParlerTTS、Bark、Piper TTS 等多个模型。有人指出，随着单词数量增加，所有模型延迟时间都上升，但增长速率各异，如 ChatTTS 模型延迟增长平缓，GPT-SovITS-v2 模型则增长较快。

讨论焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为应当纳入 f2-tts 和 maskgct 进行测试。有人对 maskgct 充满期待，即便只是用于生成合成数据集。有人提到 XTTSv2 具有能将延迟时间大幅降低的流媒体模式。还有人指出图表中四种青色过于相近，难以区分。

对于此次分析，观点各异。有人称赞这是非常好的参考，甚至认为可以作为研究论文，但也有人认为方法完全错误，结果具有误导性，除非以最小化延迟的模式使用每种方法，否则这种比较没有意义。

有人推荐 Piper 模型，因其速度快，即便声音听起来不那么自然，但在某些情况下很实用。也有人提醒在商业环境中使用时要注意其依赖项的版权问题。还有人认为 MeloTTS 速度和质量可能有提升。

有人希望能看到声音质量的比较，也有人期待能将质量因素纳入分析，尽管这测量起来会很困难。

此次讨论展示了大家对 TTS 模型性能的高度关注和深入思考，究竟如何更全面准确地评估不同模型的性能，还有待进一步探讨。