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Open-source neural voices

प्रत्येक भाषा अपना स्वयं का वॉयस मॉडल भेजती है, जिसे एक ही स्पीकर पर प्रशिक्षित किया जाता है, यही कारण है कि एक वॉयस के भीतर गुणवत्ता और उच्चारण सुसंगत रहते हैं।

WebAssembly

मॉडल रनटाइम और टेक्स्ट-टू-फ़ोनीम चरण दोनों को वेबअसेंबली में संकलित किया गया है। यही वह है जो मूल रूप से डेस्कटॉप के लिए लिखे गए कोड को एक सैंडबॉक्स टैब के अंदर लगभग-मूल गति से चलने देता है।

On-device inference

वॉयस मॉडल का न्यूरल नेटवर्क स्थानीय रूप से निष्पादित होता है, जिसे सिंगल-थ्रेडेड मोड पर पिन किया जाता है ताकि पेज क्रॉस-ऑरिजिन आइसोलेशन के बिना काम करे और हर आधुनिक ब्राउज़र के साथ संगत रहे।

Origin Private File System

वॉयस मॉडल पहली डाउनलोड के बाद एक निजी, प्रति-मूल स्टोर में कैश किए जाते हैं। बाद की विज़िट डाउनलोड को पूरी तरह से छोड़ देती हैं और संश्लेषण बिना किसी नेटवर्क के काम करता है।

यहां किसी सर्वर की आवश्यकता नहीं है, यही कारण है कि यह टूल मुफ़्त है और इसकी कोई उपयोग सीमा नहीं है। समझौता गुणवत्ता पर है: ऑन-डिवाइस मॉडल होस्ट किए गए मॉडल के आकार का एक अंश होते हैं, इसलिए वे नीचे दिए गए सशुल्क वॉयस सिंथेसिस की तुलना में अधिक सिंथेटिक लगते हैं।