SteerTTS Edge版发布，模型压缩至11.84MB

开发者 /u/Working_Hat5120 发布了 SteerTTS 的边缘端变体（SteerTTS Edge），该版本将所有组件（权重、语音、文本前端及 Python 运行时）打包后总大小仅为 11.84 MB。在 Open TTS Leaderboard 协议下的本地测试中，其字错率（WER）维持在 0.96%，与 fp32 全精度版本一致；UTMOS 评分从 4.20 降至 4.11，降幅约 0.1，主要归因于采用 int4 量化的 Vocos 风格声码器。尽管体积大幅缩减，12 个控制参数（如语速、响度、音高范围等）仍保留了至少 95% 的原始效果，支持 50 种风格标签及内联标记。 实现这一压缩的关键技术路径包括：声学模型仅含 925 万参数，采用注意力机制结合双向 Mamba-3 架构，并进行了 int4 感知训练；声码器由 charactr/vocos-mel-24khz 蒸馏而来，同样采用 int4 QAT；文本前端完全基于纯 numpy 实现，移除了 NLTK、g2p_en 等依赖库以减少运行时开销。在 CPU 环境下（2018 Threadripper），该模型可实现 0.053 的实时因子（RTF），首音频延迟约 120 毫秒，支持句子级流式输出。 事实层面，该工具目前仅限英语，提供 200 个预置语音（完整版为 2825 个），不支持克隆声音、自由文本提示或设备端的流形细化器，权重加载时需反量化为 fp32。推断上，这种极致的轻量化策略表明端侧 TTS 正从单纯追求音质转向在严格资源约束下平衡可控性与智能性，特别是对于移动端和嵌入式场景。猜测部分，作者提到若编写针对边缘设备的新内核可能进一步提升速度，但这尚未在当前版本中实现。