惜声项目用离线经济型AI保存索利加语

索利加族是印度南部的一个原住民部落，随着年轻一代迁往城市，其语言正面临失传。商业语音技术在此并不实用：该语言使用人数少，没有书面文字，且社区的互联网接入不可靠。

不过，惜声项目没有等待大型云端模型的出现，而是与IIIT Dharwad合作，自主研发了一套小型的文本转语音系统。团队使用了五小时的社区语音数据，并将模型部署在运行Linux、低功耗的树莓派硬件上，从而在离线状态下运行，数据也保留在社区手中。

最终方案在单词识别准确率上有所取舍，却换来了商业替代品无法提供的特性：数据完全自主掌控，硬件成本不到50美元且可离线运作，并获得了长者及社区领导人的信任和治理支持。该项目将技术短板转化为一套可复制的语言保护模板。

五小时语音数据在低于50美元的树莓派硬件上生成了离线的索利加语音模型，且数据保留在社区设备上。

索利加语使用人数少，又无书面文字，常见的那种需要大量数据的商业路线行不通。

离线、低功率的硬件契合了社区的连接及预算限制。

将语音数据保留在本地设备上，使社区所有权成为一种技术特性，而非单纯承诺。

当前沿模型无法触及某个社区时，可根据当地限制因素来设计方案：小数据、廉价硬件、离线运行和社区掌控，可能胜过云端的规模化方案。

惜声项目将其索利加语模型视为语言复兴和数字赋权的蓝图示范。它的目标覆盖全球90个国家的近5亿原住民族群。同时，节俭人工智能实验室正在印度安得拉邦设立实验室，并与肯尼亚及尼日利亚官员探讨合作。文章只是提及这些扩展计划，并未将其视为已完成。