IT 之家 2 月 3 日消息，科技媒体 9to5Mac 今天（2 月 3 日）发布博文，报道称苹果公司携手特拉维夫大学，联合发表论文，提出名为 " 原则性粗粒度 "（PCG）的语音生成新方法，从而解决 AI 文本转语音（TTS）技术的速度瓶颈。

IT 之家援引博文介绍，在生成语音方面，目前行业主流采用 " 自回归模型 "，采用 " 逐个预测 " 的方式，即基于已有的 tokens 来预测下一个。

然而，这种机制要求预测结果必须 " 精确匹配 " 预设的 tokens，导致模型经常拒绝实际上听感差异极小、完全可用的预测结果。这种过于严苛的验证标准，直接拖慢了整体的生成速度。

研究团队为了解决上述问题，提出了 " 原则性粗粒度 "（Principled Coarse-Graining，简称 PCG）技术。该技术的核心逻辑在于 " 求同存异 "：研究人员认为，不同的声学 token 往往能产生几乎相同的听觉效果。

因此，PCG 不再将每个声音视为完全独立的个体，而是建立了 " 声学相似组 "。只要模型生成的预测 token 落在正确的 " 相似组 " 范围内，系统就会予以采纳。这种灵活的验证机制，本质上是将严苛的 " 单点验证 " 升级为了容错率更高的 " 范围验证 "。

在具体运行中，PCG 引入了 " 投机解码 " 策略，构建了一套双模型协作架构。首先，由一个轻量级的小模型快速 " 猜测 " 并提出候选语音 token；随后，由一个参数更大的 " 裁判模型 " 进行审核。

只要候选 token 属于正确的声学组，大模型便会 " 放行 "。这种分工不仅保留了小模型的高速度，也利用大模型保障了输出质量，有效平衡了效率与准确性。

试验数据显示，应用 PCG 技术后，语音生成速度提升了约 40%，且并未牺牲音频质量。在自然度评分（满分 5 分）中，该模型取得了 4.09 的高分。

在一项极限压力测试中，研究人员将 91.4% 的语音 token 替换为同组的其他 token，结果显示词错率仅增加了 0.007，说话人相似度仅下降 0.027，人耳几乎无法察觉差异。

PCG 属于 " 推理阶段 " 的优化方案，意味着无需对现有模型进行耗时耗力的重新训练即可直接应用。此外，存储声学相似组仅需约 37MB 的额外内存。

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