बड़े पैमाने पर काम करने पर लागत बढ़ने का मुख्य कारण डुप्लिकेशन (दोहराव) होता है, न कि जनरेशन (उत्पादन)। टेक्स्ट को हैश करने और जो पहले से मौजूद है उसे छोड़ने से इसमें से अधिकांश भाग हट जाता है, क्योंकि कैटलॉग और टेम्प्लेट के काम में लगातार एक ही वाक्यांश बार-बार दोहराए जाते हैं।
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नरेशन (कथावाचन) एक ऐसा काम है जहाँ आवाज़ को सेकंडों के बजाय घंटों तक टिके रहना पड़ता है। यहाँ मौजूद 244 आवाज़ों में से 163 पर नरेशन टैग लगा है, जो इस कैटलॉग में सबसे बड़ा समूह है, जिसमें अंग्रेज़ी, हिंदी और नौ अन्य भारतीय भाषाएँ शामिल हैं।
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मॉडल के विनिर्देश
स्ट्रीमिंग ट्रांसपोर्ट
आउटपुट प्रारूप
गति सीमा
नमूना दर
विलंबता
कैशिंग लागत को नियंत्रित करने का मुख्य जरिया है
कैटलॉग और टेम्प्लेट के काम में, दोहराए जाने वाले वाक्यांश आमतौर पर कुल वॉल्यूम का एक बड़ा हिस्सा होते हैं। टेक्स्ट को हैश करने और पहले से ही जनरेट की जा चुकी किसी भी चीज़ को छोड़ देने से वह डुप्लीकेशन पूरी तरह से समाप्त हो जाता है। यह आपकी तरफ से काम करता है, और अधिकांश बल्क पाइपलाइनों में यह किसी भी अन्य एकल अनुकूलन (optimisation) की तुलना में अधिक बचत करता है।
बड़े पैमाने पर आउटपुट को सुसंगत बनाए रखना
हजारों चीज़ों में, छोटे-छोटे अंतर दिखाई देने लगते हैं। पूरे रन के लिए आवाज़, गति और सैंपल दर को स्थिर रखना ही किसी उत्पाद कैटलॉग की आवाज़ को एक समान बनाए रखता है। उच्चारण शब्दकोश बार-बार आने वाले ब्रांड और उत्पाद नामों को संभालते हैं ताकि उनके लिए हर एक चीज़ में अलग से सुधार करने की आवश्यकता न हो।
बैच जॉब का आकार तय करना
अनुरोधों की सीमा 250 वर्णों पर समाप्त होती है, इसलिए काम (जॉब) कुछ बड़े कॉल्स के बजाय छोटे कॉल्स की एक कतार होती है। कॉन्करेंसी (एक साथ चलने की सीमा) आपके प्लान द्वारा निर्धारित होती है, इसलिए किसी रन का आकार तय करने से पहले उसकी जांच कर लें। थ्रूपुट आम तौर पर जनरेशन स्पीड के बजाय कॉन्करेंसी द्वारा सीमित होता है, जो वास्तविक समय से 3.3 गुना तेजी से चलती है।
प्रारूप और भंडारण
आउटपुट मूल रूप से 44.1 kHz है, जो PCM, MP3 या WAV के रूप में उपलब्ध है। बड़ी लाइब्रेरीज़ के लिए MP3 स्टोरेज को मैनेज करने में मदद करता है, जबकि WAV को ऐसी किसी भी चीज़ के लिए सुरक्षित रखना सही है जिसे बाद में दोबारा एडिट किया जा सकता है। प्रारूप की आवश्यकता बदलने पर एक ही बार में दोनों फ़ॉर्मेट जेनरेट करना, नए सिरे से दोबारा जेनरेट करने की तुलना में सस्ता पड़ता है।
के समान
बैच वॉइसओवर पाइपलाइन के लिए एआई आवाजें

लाइव वर्णन और स्ट्रीमिंग के लिए एआई आवाजें
जनरेशन रीयल टाइम से 3.3 गुना तेजी से चलती है, इसलिए ऑडियो इसके चलने की तुलना में तेजी से रेंडर होता है और बफ़र आगे रहता है। पहला ऑडियो SSE या WebSocket पर लगभग 200 मिलीसेकंड में आता है।

वॉयस एजेंट्स के लिए एआई वॉयस
वॉइस एजेंट जवाब देने से पहले होने वाले ठहराव पर ही टिके होते हैं। सिंथेसिस लगभग 200 मिलीसेकंड में शुरू हो जाता है और वास्तविक समय से 3.3 गुना तेजी से चलता है, जिससे बजट वहीं बचता है जहां आमतौर पर इसकी जरूरत होती है: आपके मॉडल पर।

ई-लर्निंग के लिए एआई आवाजें
कोर्स का ऑडियो मॉड्यूल दस में भी वैसा ही सुनाई देना चाहिए जैसा मॉड्यूल एक में सुनाई देता है। ये आवाजें सभी सेशन के दौरान एक जैसी बनी रहती हैं, उच्चारण शब्दकोशों (डिक्शनरी) के ज़रिए तकनीकी शब्दावली को संभालती हैं, और अंग्रेजी के साथ-साथ नौ भारतीय भाषाओं को कवर करती हैं।

घोषणाओं और सार्वजनिक परिवहन के लिए एआई आवाजें
घोषणाएँ गूंजते हुए हॉलों में सुनी जाती हैं और हजारों बार दोहराई जाती हैं। उच्चारण शब्दकोश स्टेशनों और स्थानों के नामों को स्थायी रूप से तय करते हैं, यूलॉ (ulaw) और एलॉ (alaw) सीधे पब्लिक एड्रेस हार्डवेयर को फीड करते हैं, और एक ही आवाज पूरी बहुभाषी श्रृंखला को संभालती है।

संवादात्मक आवाजें
एक सौ पचानवे आवाज़ें बातचीत के अंदाज़ को दर्शाती हैं, जो पूरे कैटलॉग का 84 प्रतिशत है। स्ट्रीमिंग ही उन्हें लाइव होने का अहसास कराती है: वाक्य का रेंडरिंग पूरा होने से पहले ही ऑडियो बजना शुरू हो जाता है।

बहुभाषी और कोड-स्विचिंग एआई आवाजें
बहत्तर आवाजें ग्यारह भारतीय भाषाओं के साथ-साथ अंग्रेजी को कवर करती हैं, इसलिए एक ही आवाज बिना किसी बदलाव के हिंदी कॉलर और तमिल कॉलर दोनों के काम आती है। एक ही वाक्य के भीतर हिंदी और अंग्रेजी बारी-बारी से आ सकती हैं।





