Pickles vs Deep Voice 3

Pickles AI ofrece una innovadora API de texto a voz (TTS) diseñada para proporcionar voz de IA realista y de alta calidad con emoción, al tiempo que es significativamente más rentable que la competencia.

Cuenta con un rendimiento de latencia optimizada de aproximadamente 500 ms, lo que garantiza respuestas rápidas ideales para aplicaciones de escalamiento. El servicio TTS de Pickles destaca no sólo por ser hasta 32 veces más barato que rivales como ElevenLabs, sino también por su perfecta integración que solo requiere una sencilla llamada HTTPS.

Los usuarios y desarrolladores interesados pueden suscribirse para obtener su clave API y elegir entre planes flexibles según sus necesidades, desde el nivel de hobby hasta el de escala empresarial. Con la promesa de no tener listas de espera y con un simple registro, Pickles AI está haciendo que un discurso poderoso y emotivo sea accesible a una audiencia más amplia.

Deep Voice 3, desarrollado por Baidu, representa un importante avance en la tecnología de texto a voz (TTS), al emplear una arquitectura de red neuronal totalmente convolucional que se centra en escalar la síntesis de voz con aprendizaje de secuencias convolucionales. Este sistema demuestra un equilibrio excepcional de naturalidad en la síntesis de voz, igualando la calidad de los sistemas TTS neuronales de última generación, al tiempo que logra velocidades de entrenamiento hasta diez veces más rápidas. El diseño de Deep Voice 3 permite el manejo de grandes conjuntos de datos, entrenando con más de ochocientas horas de audio de más de dos mil hablantes, lo que lo hace altamente versátil y escalable a diferentes idiomas y voces ([fuente](https://arxiv.org /abs/1710.07654)).

Las características clave de Deep Voice 3 incluyen su uso innovador de capas convolucionales residuales para codificar texto en vectores clave y de valor para un decodificador basado en la atención. Luego, este decodificador predice los espectrogramas de magnitud logarítmica de escala Mel, correspondientes al audio de salida, con la ayuda de una red convertidora que predice los parámetros del vocodificador para la síntesis de formas de onda. La arquitectura del sistema enfatiza la importancia del preprocesamiento del texto, incluida la normalización y el uso de caracteres especiales para indicar pausas, lo que mejora significativamente la calidad del habla al reducir las malas pronunciaciones y mejorar el flujo natural del habla ([fuente](https://arxiv.org/ abs/1710.07654)).

Además, Deep Voice 3 se distingue por su enfoque para manejar escenarios de múltiples hablantes a través de incorporaciones de altavoces entrenables y la flexibilidad para entrenar modelos con entradas de solo fonemas, solo caracteres o mixtas de caracteres y fonemas. Esta adaptabilidad permite mejorar la precisión de la pronunciación y la capacidad de corregir errores de pronunciación utilizando un diccionario de fonemas, atendiendo a las demandas matizadas de las aplicaciones del mundo real (fuente).

Para obtener información más detallada sobre la arquitectura de Deep Voice 3, incluidos sus componentes codificadores, decodificadores y convertidores, y sus implicaciones para el futuro de la tecnología de conversión de texto a voz, puede consultar el estudio completo disponible en [arXiv](https:/ /arxiv.org/abs/1710.07654).