युवा आवाजें

छियासी आवाज़ों को परिपक्व (मैच्योर) टैग किया गया है, और बीस आवाज़ों में नैरेटिव (कथा) टैग भी है। वह ओवरलैप आमतौर पर ऑडियोबुक्स और डॉक्यूमेंट्री काम के लिए शुरुआती बिंदु होता है, जहाँ निरंतरता सेकंडों के बजाय घंटों तक दिखाई देती है।

गति यहाँ सबसे विश्वसनीय साधन है, आवाज़ की शैली (कास्टिंग) नहीं। 1.2 और 1.4 के बीच की सेटिंग्स सूची (कैटलॉग) की लगभग किसी भी आवाज़ को बेहतर बना देती हैं, हालाँकि लंबे वाक्य लगभग 1.5 से आगे बढ़ने पर अस्पष्ट होने लगते हैं।

कैटलॉग में केवल छह आवाजें ही खुशमिजाज या सकारात्मक संकेत दिखाती हैं, जो कि सबसे हल्की टोन का संकेत है। 1.0 से थोड़ी अधिक गति लगभग किसी भी आवाज को बेहतर बना देती है, जो कि अधिक भरोसेमंद तरीका है।

एक सौ एक महिला आवाजें, जो छह लहजे के समूहों और सभी बारह अनुशंसित भाषाओं में फैली हुई हैं। उस पैमाने पर, लहजा और भाषा आमतौर पर लिंग की तुलना में कास्टिंग को अधिक सीमित करते हैं।

शॉर्ट-फ़ॉर्म की सफलता तेज़ रफ़्तार पर निर्भर करती है, और इसकी गति 2.0 तक बढ़ाई जा सकती है। एडिटिंग के बाद स्क्रिप्ट बदल जाती हैं, इसलिए लाइन-दर-लाइन जनरेट करने का मतलब है कि किसी सेक्शन को रीटाइम करने पर पूरी ट्रैक के बजाय केवल एक लाइन का ही खर्च आता है।

हर ब्रांच को पहले से रेंडर करने का मतलब है हर ब्रांच को डिलीवर करना। इसके बजाय, वेबसॉकेट स्ट्रीमिंग से बातचीत खेल के दौरान ही जेनरेट होती है, जिससे कन्वर्सेशन ट्री की लागत केवल उसी की आती है जो खिलाड़ी वास्तव में सुनते हैं, न कि उसकी जो वे सुन सकते हैं।

इसमें कोई भावना पैरामीटर नहीं है, इसलिए इसकी रेंज आवाज़ से और लाइन कैसे लिखी गई है, उससे तय होती है। चौदह आवाज़ों में कैरेक्टर टैग होता है, और उनमें सबसे विस्तृत डिलीवरी उपलब्ध है।

हर लहजे के समूह और सभी बारह अनुशंसित भाषाओं से एक सौ बीस पुरुष आवाजें। इनमें से अधिकांश में भारतीय भाषाओं की अनुशंसा शामिल है, जो उन कैटलॉग में असामान्य है जो भारतीय भाषाओं को बाद का विचार मानते हैं।

साफ़ तौर पर यह कहना ज़रूरी है: कैटलॉग में कुछ भी पिच को रिकॉर्ड नहीं करता है, इसलिए इन छह को फ़िल्टर करने के बजाय कान से सुनकर चुना गया था। इसमें कोई पिच नियंत्रण भी नहीं है, इसलिए गहराई पूरी तरह से कास्टिंग का निर्णय है।

गति बढ़ाने की तुलना में पढ़ने की गति को धीमा करना अधिक आधिकारिक लगता है। 0.9 के करीब की सेटिंग किसी भी आवाज़ के चुनाव से अधिक काम करती है, और छोटे घोषणात्मक वाक्य योग्यता सूचक वाक्यों की तुलना में अधिक प्रभाव रखते हैं।