ಅಜೂರ್ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ಟು-ಸ್ಪೀಚ್ MP3 ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮಧ್ಯ-ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ ವಿಫಲತೆಗಳು: ಪೈಥಾನ್ API ಆಂತರಿಕ ಸರ್ವರ್ ದೋಷ

Azure TTS API ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್‌ನಲ್ಲಿನ ಸವಾಲುಗಳು

ಓಪನ್‌ಎಐ ನ್ಯೂರಲ್ ನಾನ್ ಎಚ್‌ಡಿ ಧ್ವನಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಜೂರ್‌ನ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ಟು-ಸ್ಪೀಚ್ (ಟಿಟಿಎಸ್) ಸೇವೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತಂದಿದೆ. ಅಜೂರ್‌ನ ಸ್ಪೀಚ್ ಸ್ಟುಡಿಯೋದಲ್ಲಿ ಸೇವೆಯು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ, ಕಸ್ಟಮ್ ಪೈಥಾನ್ API ಅಳವಡಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಅದರ ನಡವಳಿಕೆಯು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿರಬಹುದು.

ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಕೆಲವು ಬಳಕೆದಾರರು ಆಡಿಯೊ ರೆಂಡರಿಂಗ್‌ನ ಭಾಗಶಃ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಅನುಭವಿಸುತ್ತಾರೆ, 'ಆಂತರಿಕ ಸರ್ವರ್ ದೋಷ' ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಥಟ್ಟನೆ ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವೈಫಲ್ಯಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪದದ ಮಧ್ಯದಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ, ರಚಿತವಾದ ಭಾಷಣ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಡಿತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.

ಅದೇ SSML ಫೈಲ್ ಸ್ಪೀಚ್ ಸ್ಟುಡಿಯೋದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಪೈಥಾನ್ SDK ಮೂಲಕ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಈ ಅಸಮಂಜಸತೆಯು ಸಮಯ ಮೀರುವ ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಅಂಶಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಕಳವಳವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಲಾಗ್ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ, SDK ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಸರಿಯಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಸಮಯ ಮೀರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾತಿನ ಕುರುಹುಗಳು ಇವೆ ಎಂಬುದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ದೋಷಗಳ ಮೂಲವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ.

Azure TTS API ಅವಧಿ ಮೀರುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಭಾಗಶಃ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಒದಗಿಸಲಾದ ಪೈಥಾನ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅಜೂರ್ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ಟು-ಸ್ಪೀಚ್ (ಟಿಟಿಎಸ್) API ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಮಾತಿನ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಅಡ್ಡಿಯಾದಾಗ, ಅಪೂರ್ಣ MP3 ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮೊದಲ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಬಳಸುತ್ತದೆ ಅಜುರೆ SDK ಸ್ಪೀಚ್ ಸಿಂಥೆಸಿಸ್ ಮಾರ್ಕಪ್ ಲಾಂಗ್ವೇಜ್ (SSML) ಅನ್ನು API ಗೆ ಅಸಮಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಕಳುಹಿಸಲು. ಈ ಅಸಮಕಾಲಿಕ ವಿಧಾನವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ನಿರ್ಬಂಧಿಸದ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, API ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ ಕಾಯುತ್ತಿರುವಾಗ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನ್ನು ಫ್ರೀಜ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ಮುಂತಾದ ಪ್ರಮುಖ ಕಾರ್ಯಗಳು speak_ssml_async() SSML ಅನ್ನು ಅಜೂರ್ ಸೇವೆಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಳುಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಈ ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಜೊತೆಯಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಪಡೆಯಿರಿ () ಫಂಕ್ಷನ್, ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡ ನಂತರ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುತ್ತದೆ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸಮಯ ಮೀರಿದರೆ ಅಥವಾ ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳಲು ವಿಫಲವಾದಲ್ಲಿ ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮರುಪ್ರಯತ್ನದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾದರೆ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಹಲವಾರು ಬಾರಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬಹುದು. ಒಂದು ಸೆಟ್ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರಯತ್ನಗಳ ಮೂಲಕ ಲೂಪ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಬಳಸುವುದರ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ time.sleep() ಮರುಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಮೊದಲು ವಿಳಂಬವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲು. ಈ ವಿಳಂಬವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ವಿನಂತಿಗಳೊಂದಿಗೆ API ಅನ್ನು ಅಗಾಧಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಸ್ಥಿರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಮರುಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ತಲುಪಿದ ನಂತರ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತದೆ, ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಮರುಪ್ರಯತ್ನ ತರ್ಕವು ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಂದಾಗಿ ಶಾಶ್ವತ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ, ಮರುಕಳಿಸುವ ವೈಫಲ್ಯಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿರುವ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ಎರಡನೇ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ ಥ್ರೆಡಿಂಗ್. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಸ್ಪೀಚ್ ಸಿಂಥೆಸಿಸ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಥ್ರೆಡ್ ಮೂಲಕ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಉತ್ತಮ ಸಮಯ ಮೀರುವ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ದಿ ಥ್ರೆಡಿಂಗ್.ಥ್ರೆಡ್() ಕಾರ್ಯವು SSML ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ thread.join() ಮುಖ್ಯ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಮಾತಿನ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳಲು ಅಥವಾ ನಿಗದಿತ ಕಾಲಾವಧಿಯನ್ನು ತಲುಪಲು ಕಾಯುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಂಡರೆ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನದ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಮುಖ್ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರೆಸುತ್ತದೆ, ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಅಥವಾ ಸ್ಥಗಿತಗೊಂಡ API ವಿನಂತಿಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗಬಹುದಾದ ಡೆಡ್‌ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.

ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕತ್ವವನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು, ಥ್ರೆಡ್._ಸ್ಟಾಪ್() ಥ್ರೆಡ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಸಮಯ ಮೀರಿದರೆ ಅದನ್ನು ಬಲವಂತವಾಗಿ ನಿಲ್ಲಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಅಂಟಿಕೊಂಡಾಗ ಅಥವಾ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸದ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಇದು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಕಾಯದೆ ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಪರಿಹಾರಕ್ಕೆ ಹೋಗಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಎರಡೂ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ, ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ವಿನ್ಯಾಸವು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡುವಂತೆ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ TTS ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಸವಾಲಿನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಆಡಿಯೊ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

# Importing necessary Azure SDK libraries
from azure.cognitiveservices.speech import SpeechConfig, SpeechSynthesizer, AudioConfig
from azure.cognitiveservices.speech.audio import AudioOutputStream
import time
# Function to synthesize speech from SSML with retries and error handling
def synthesize_speech_with_retries(ssml_file, output_file, retries=3):
    speech_config = SpeechConfig(subscription="YourSubscriptionKey", region="YourRegion")
    audio_config = AudioConfig(filename=output_file)
    synthesizer = SpeechSynthesizer(speech_config=speech_config, audio_config=audio_config)
    attempt = 0
    while attempt < retries:
        try:
            with open(ssml_file, "r") as file:
                ssml_content = file.read()
            result = synthesizer.speak_ssml_async(ssml_content).get()
            if result.reason == ResultReason.SynthesizingAudioCompleted:
                print("Speech synthesized successfully.")
                break
            else:
                print(f"Error during synthesis: {result.error_details}")
        except Exception as e:
            print(f"Exception occurred: {str(e)}")
            time.sleep(2)  # Wait before retrying
        attempt += 1
        if attempt == retries:
            print("Max retries reached. Synthesis failed.")
# Example call
synthesize_speech_with_retries("demo.xml", "output.mp3")

# Importing necessary libraries
import threading
from azure.cognitiveservices.speech import SpeechSynthesizer, SpeechConfig, AudioConfig
# Fallback speech synthesizer for timeout handling
def fallback_speech_synthesizer(ssml, output_file):
    speech_config = SpeechConfig(subscription="YourSubscriptionKey", region="YourRegion")
    audio_config = AudioConfig(filename=output_file)
    synthesizer = SpeechSynthesizer(speech_config=speech_config, audio_config=audio_config)
    try:
        result = synthesizer.speak_ssml_async(ssml).get()
        if result.reason == ResultReason.SynthesizingAudioCompleted:
            print("Fallback synthesis successful.")
    except Exception as e:
        print(f"Error during fallback: {e}")
# Timeout handler
def timeout_handler(ssml, output_file, timeout_seconds=10):
    thread = threading.Thread(target=fallback_speech_synthesizer, args=(ssml, output_file))
    thread.start()
    thread.join(timeout_seconds)
    if thread.is_alive():
        print("Timeout reached, switching to fallback.")
        thread._stop()  # Stopping the original thread
# Example use
timeout_handler("demo.xml", "output.mp3")

ಅಜುರೆ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ಟು-ಸ್ಪೀಚ್ API ನಲ್ಲಿ ಸಮಯಾವಧಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

Azure TTS API ಯ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪೈಥಾನ್ SDK ಮೂಲಕ ಬಳಸಿದಾಗ, ಸಮಯಾವಧಿಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು. ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅಸ್ಥಿರತೆ ಅಥವಾ API ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಿತಿಗಳಂತಹ ಅಂಶಗಳಿಂದಾಗಿ ಸೇವೆಯು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ವಿಳಂಬವನ್ನು ಎದುರಿಸಬಹುದು. ಗೆ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ F1 ಶ್ರೇಣಿ, ಅಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರು ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ನಿಧಾನಗತಿಯನ್ನು ಅನುಭವಿಸಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ SSML ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸುವಾಗ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ನ್ಯೂರಲ್ ಅಲ್ಲದ HD ಧ್ವನಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ. ಈ ಧ್ವನಿಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಶಕ್ತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಒದಗಿಸಿದ ದೋಷ ಲಾಗ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವಂತೆ, ಭಾಗಶಃ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಸಮಯ ಮೀರುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಮಯ ಮೀರುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು, ದೀರ್ಘವಾದ SSML ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸಣ್ಣ, ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಭಾಗಗಳಾಗಿ ಒಡೆಯುವುದು ಒಂದು ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಪಠ್ಯದ ಸಣ್ಣ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಅಂಶದ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಡೆಯುವುದನ್ನು ಅಥವಾ ಫ್ರೇಮ್ ಮಧ್ಯಂತರಗಳನ್ನು ಮೀರುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಬಹುದು. ಈ ವಿಧಾನವು ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಹರಿವಿನ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು "ಭಾಗಶಃ ಡೇಟಾ ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ" ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ತಡೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಮರುಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಅಥವಾ ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು, ದೋಷಗಳು ಸಂಭವಿಸಿದಾಗಲೂ ಸೇವೆಯು ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕವಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ API ಅನ್ನು ಕರೆಯುವ ಪರಿಸರ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಅಥವಾ ಥ್ರೊಟಲ್ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್‌ನಂತಹ ಸ್ಥಳೀಯ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಂದ ಸಮಯಾವಧಿಯಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಉಂಟಾಗಬಹುದು. ಅಜೂರ್ ಬಳಸಿ ಅದೇ SSML ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಸ್ಪೀಚ್ ಸ್ಟುಡಿಯೋ (ಇದು ಸಮಸ್ಯೆಯಿಲ್ಲದೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ) ಸಮಸ್ಯೆಗಳು SSML ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸದೆ ಇರಬಹುದು ಆದರೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಪೈಥಾನ್ API ಸೇವೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಯೋಜನೆ ಪರಿಸರವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು.