不等整句到齐就开口：FlashTTS 如何把自回归与声学解码同时加速

英文题目：FlashTTS: Fast Streaming TTS with MTP Acceleration and X-pred Mean Flow Distillation

会议身份：conference:interspeech:2026:conference-paper-id:xie26b_interspeech

来源为官方会议 PDF；图片依据原页像素，表格数字依据原文引用。PDF 文字层不视为原始 TeX，未可靠恢复的结构不作推断。

会议来源：官方记录 · 官方 PDF

标签：#知识蒸馏 #高效推理 #流式处理 #文本到语音

评分：8.1/10 | 创新 1.5/2 | 技术严谨 1.0/1.5 | 实验充分 1.1/1.5 | 清晰度 0.8/1 | 影响力 1.0/1.5 | 开源 1.0/1.5 | 可复现 0.3/0.5 | 工程/实践 1.4/1.5

排名：前25% | 文档类型：系统技术报告

👥 作者与机构

• Hanke Xie：机构信息未能从会议 PDF 纯文本可靠映射
• Xiaming Ren：机构信息未能从会议 PDF 纯文本可靠映射
• Dake Guo：机构信息未能从会议 PDF 纯文本可靠映射
• Ruonan You：机构信息未能从会议 PDF 纯文本可靠映射
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📌 核心摘要

实时对话要求文本到语音同时支持流式文本输入与流式语音输出，而传统单码本自回归加多步流匹配管线需整句缓冲且解码缓慢，难以满足低首包延迟与连续交互要求。FlashTTS以两阶段系统应对该问题，第一阶段用滞后多轨道结构并行消费语音、文本与语言轨道以实现单令牌启动，输出进入解码器主干生成首批语音令牌，从源头消除整句等待。第二阶段冻结主干并训练并行多令牌预测分支，以一次前向产出多个未来语音令牌并用主干分布校验保证稳定性。声学侧采用显式数据预测的均值流加块级注意力，将令牌到梅尔谱压缩至2次函数求值后合成波形，从而同时加速自回归与声学瓶颈并支持流式音频生成。在Minimax子集评测下，MTP-3（2-NFE）的WER为18.8，低于CosyVoice2（10-NFE）的WER 26.2。适用边界限于短首包零样本克隆场景，长时韵律稳定性、低资源语言与部署成本尚未验证。原文未披露训练时长与推理工程优化后性能。

🔗 开源与复现资源

• 代码相关资源：https://github.com/ASLP-lab/FlashTTS — 链接可访问（HTTP 200）
• 演示资源：https://aslp-lab.github.io/flashtts_demo → https://aslp-lab.github.io/flashtts_demo/ — 链接可访问（HTTP 200） 可达状态仅表示本次链接检查结果，不代表许可证、本文权重或运行复现已验证。

🧭 深度解读

输入是什么？为什么对话系统等不起整句合成？

本文输入是 3 类信息。第一是流式文本，它由上游对话大模型逐词元吐出，不是事先给好的整句，语速上文本帧率只有每秒 3 到 5 个词元。第二是提示语音，论文用说话人提取器从参考音频得到说话人嵌入，用于零样本克隆任意说话人的音色。第三是语言标识，贯穿生成全程提供跨语言条件。目标输出是 24 千赫兹波形，中间经过离散语音词元和梅尔频谱 2 级表示。

对话场景提出两个硬约束。一是输入必须流式，上游每来一个文本词元就应推进合成，不能等标点切分出的整句缓冲满。传统做法要攒够句子再做声学建模，等待时间直接计入端到端延迟。二是输出必须流式且首包要快，用户按下发送后先听到第一段音频才觉得跟手。论文把延迟拆成首词元延迟、语言模型延迟、分词器首包解码延迟和首包延迟，分别对应等文本、算词元、跑声学和出波形的耗时。

本解读的输入是论文正文证据与两张官方原图像素，目标是让刚入门的研究生能复述输入组织、2 阶段训练、推理步数和实验条件。必须保留的信息包括模型骨干规模、2 阶段冻结策略、两步函数求值的声学解码、延迟与可懂度指标方向以及代码和试听当前可用状态。输出是 1 篇按学习依赖展开的技术解读，不做营销判断，凡是原文未报告的实现细节都明确标为缺项。

已有路线走了哪两条路？瓶颈卡在哪里？

第一条路是多码本路线。早期以残差向量量化为代表，第一码本用自回归预测，其余码本用非自回归补齐，后来演化为延迟自回归和大小模型分层结构。这条路重建保真度高，但码本多意味着预测和调度复杂，流式改造要同时处理多个码本的因果性。

第二条路是单流路线。它只预测一条兼顾语义和声学的词元序列，更贴近语言模型的建模习惯。早期纯声学向量量化重建好但语言信息弱，语言模型难预测。后来引入自监督表示的双流编码，或直接用自动语音识别损失约束的语义词元，语言稳定性明显提升，再把音色和韵律交给流匹配重建。论文选择第二条路，并用监督语义词元降低语言模型负担，这是理解其单流加流匹配结构的关键。

在流式化上，已有工作分别攻输入或输出的一端。输入端有用交错生成减少句子级等待，但端到端延迟依然高。输出端如所选基线采用分块因果流匹配加声码器加速波形生成，但流匹配常需 10 步以上采样，且没有解决自回归逐词元预测慢这个主瓶颈。论文因此把加速点同时放在输入组织和两处生成上，而不是只优化声码器。

要解决的具体延迟问题是什么？用什么指标衡量？

论文要解决的是级联对话流水线中的高延迟问题。测试时用上游问答模型动态生成文本流来模拟真实对话，不是离线喂整句。所有效率测量都不加工程优化，以反映结构本身的速度。基线需要缓冲 5 个文本词元才启动合成，而所提方法用单个词元就启动，这直接拉开首词元延迟差距。

指标方向需要先记牢。首词元延迟、语言模型延迟、分词器首包解码延迟、首包延迟和实时率都是越低越好，每秒词元数、说话人相似度和比较平均意见分是越高越好，词错率和字错率越低越好。首包延迟是用户最能感知的端到端量，论文报告最优配置做到 325 毫秒。比较平均意见分由 30 名听众对 100 个随机测试对打分并给出 95% 置信区间，不能把自动词错率当成主观听感。

举个教学例子帮助理解延迟拆分。假设上游每 200 毫秒吐一个文本词，若系统要等 5 个词才开工，光等待就引入约 1 秒固定开销；若来一个词就开工并并行预测未来词，语言模型空转时间就被压缩。例子中的数字仅为示意，论文实际延迟以表格中在单张 4090 显卡上的实测为准。

两阶段全景：先搭通路再加速，冻结了谁？

论文把训练分成两个阶段。阶段一训练核心生成通路，一个可训练的解码器 Transformer 同时读入语音轨、文本轨和语言轨 3 条并行输入，输出语音词元，再经平均流模块重建波形。这个阶段优化完整骨干，批量按帧动态组织为 40,000 帧，在 8 张 A100 上用 AdamW 训练，峰值学习率 1 乘 10 的负 4 次方，热身 20,000 步后余弦衰减，总计 1,000,000 步。骨干选用问答模型规模为 0.5B 的结构，隐层 896 维、24 层、14 头、前馈 4864 维。

阶段二做多词元预测训练。此时骨干参数冻结，只训练新增的轻量分支，每个分支包含线性投影加一层同构解码器块。分支直接读骨干的隐状态去预测未来词元，用交叉熵监督。同期把条件流匹配教师蒸馏为 X 预测平均流模型，在 8 张 4090 上训练，批量 2000 并累积 2 步，峰值学习率 7 乘 10 的负 5 次方。多词元分支训练则在 4 张 A100 上进行，峰值学习率 5 乘 10 的负 5 次方。

下图是论文给出的 2 阶段结构总览，左侧为堆叠输入轨的阶段一训练，右侧为多词元分支的阶段二训练，阅读时先走主路径再看分支如何挂接。

看图路径： 1. 先从左侧提示语音与文本入口沿箭头走到中间解码器再到右侧声学模块，确认主路径；2. 对比面板 a 中黄色主干与蓝色多词元分支的冻结与训练标识差异；3. 观察面板 b 中线性投影加变换器块如何复用主干隐状态并经共享输出头产生未来词元

论文图 1。原论文 Figure 1：“Architecture Overview of FlashTTS: (a) Stage 1 Train- ing of the Stacked Inputs Track Structure. (b) Stage 2 MTP Training”。

从像素可见，面板 a 左侧有提示语音经说话人提取器、文本经字节对编码分词器进入下方三行输入，中间黄色长条为解码器主体，上方红色小块为语音词元序列，最上方蓝色多词元块和红色平均流块分别指向未来词元和声学输出。面板 b 显示下层语言模型隐状态经线性投影和变换器块再经共享输出头产生交叉熵损失，虚线框标注了新增分支范围与冻结部件的差异。这种画法把阶段一的通路搭建与阶段二的并行加速分开，有助于对照参数冻结说明去复现训练脚本。

堆叠三轨如何做到来一个词就往前走？

传统组织把文本和语音词元拼成一条单链，推理时必须看到分隔符后的完整文本才能稳定生成语音。论文改用堆叠滞后结构，把输入按时间切成列，每列同时放 3 个位置。语音轨先放说话人嵌入，后面跟已生成的语音词元。文本轨按到达顺序填文本词元，文本结束就用填充词元补齐对齐。语言轨全程提供语言标识，不随文本结束而中断。三轨并行推进使模型每来一个文本词元就能更新 1 次状态，不必缓冲整句。

下图对比了交错方案与堆叠方案，重点看单链与三行并进的区别以及填充符的作用。

看图路径： 1. 先看上半交错方案中文本 t 与语音 s 加分隔符的单链排布；2. 再看下半堆叠方案中语音轨文本轨语言轨三行如何按列对齐并用填充补齐；3. 对照右侧图例确认填充符与说话人嵌入和语言标识的位置分工

论文图 2。原论文 Figure 2：“Comparison of different input schemes.”。

从像素可见，上半交错行把蓝色文本块、分隔符、红色语音块和结束符排成一行，下半堆叠区把黄色说话人嵌入加红色语音块作为第一行，蓝色文本块加灰色填充作为第二行，紫色语言块作为第三行，三行按列对齐向右延伸。右侧图例明确区分填充、说话人嵌入、语音词元、文本词元和语言词元的颜色与符号。这种对齐方式把输入等待从句子级降为词元级，是首词元延迟从基线 257 毫秒降到 60 毫秒左右的结构原因。

交错序列 × 堆叠多轨道： 交错序列把文本词元和语音词元排成一条先后相连的单链，优点是实现简单，缺点是必须等文本攒够一段才能向后生成；堆叠多轨道把语音轨、文本轨和语言轨做成 3 个并行输入轨，各自按时间推进并用填充对齐，搭配理由是让声学建模不必缓冲完整句子，组合意义是把等待整句的输入延迟转化为逐词元跟进的流式延迟。

实现上文本结束后的填充不是简单占位，它让注意力仍能看到固定长度的文本轨，避免变长截断带来的位置错乱。语言轨持续 conditioning 则在跨语言时约束发音选择，消融中去掉语言标识后词错率明显上升，说明高速并行解码需要显式语义锚点。

多词元分支怎样并行预测？为什么要校验？

设骨干在 0 到 t 时刻的隐状态为 h，分支 k 的计算可写成对同一段隐状态做 1 次前向得到未来表示，再经共享语言模型头得到未来词元分布。训练时第 k 个分支的分布与向后平移 k 加 1 位的真值序列算交叉熵，所有分支求和得到多词元损失。原文明确只更新分支而冻结骨干，因此梯度不回传到主干，优化复杂度被控制在新增层内。

推理时分支是并行的，不是串行的。举例沿一个样本走一遍，假设已生成到第 t 个语音词元，骨干给出截至 t 的历史隐状态，3 个分支同时输出 t 加 1、t 加 2、t 加 3 的候选词元。若直接采纳这些候选，轻量分支偶发的不稳定会污染后续自回归历史。论文借鉴相关加速工作的校验操作，用冻结骨干的稳健分布去验证投机词元，不通过则回退到骨干逐个生成。原文没有给出校验阈值和接受率的具体数值，这是复现时需要补记的缺项，不能从模型名称推定实现。

自回归预测 × 多词元预测： 自回归预测 1 次只根据历史隐状态产生下一个语音词元，分工是保证稳定性和语言连贯；多词元预测让多个轻量模块同时读主干同一段隐状态去预测未来第 2 到第 N 个词元，搭配理由是文本帧率只有 3 到 5 赫兹而语音词元更密，并行预测能摊薄主干前向次数，组合意义是主干冻结只训分支并用主干分布做校验，在保持可懂度的前提下提高每秒词元数。

分支数量需要权衡。实验比较了 3 分支与 5 个分支，3 分支在每秒词元数和实时率上已大幅领先基线且保持可懂度，5 分支速度提升趋平但相似度和主观分下滑。这说明并行度超过文本信息密度后，分支开始猜测缺乏依据的声学细节，反而增加方差。

两步声学解码：为什么预测干净梅尔而非速度？

声学部分要把离散词元变成梅尔频谱再经 HiFi-GAN 声码器变成波形。教师是条件流匹配模型，需要多步求解常微分方程。学生是 X 预测平均流，网络直接输出对干净梅尔的预测，再用解析式由含噪状态与预测的差除以时间跨度得到平均速度。训练目标是最小化该解析速度与蒸馏目标速度的均方误差，并在起止时刻重合时退化为标准条件流匹配损失。推理时用 1 到 2 次函数求值即可恢复干净样本，例如从先验噪声出发减去一步平均速度。

直接预测速度在高维梅尔空间优化困难，而预测数据本身更稳定，这是论文选择 X 预测的理由。同时引入块级注意力，使声学模型只能看到当前块和有限历史，满足流式输出的因果要求。声学模型为 16 层扩散 Transformer，隐层 768 维约 159,000,000 参数，加 50,000,000 参数的声码器。

流匹配 × X 预测平均流： 流匹配学习从噪声到梅尔频谱的速度场，分工是重建音色和韵律，但通常要 10 步以上采样；X 预测平均流改为网络直接预测干净梅尔频谱 x 再解析求出区间平均速度，搭配理由是高维空间直接预测速度场优化困难而预测数据更稳定，组合意义是用蒸馏目标把多步轨迹压缩到恰好 2 次函数求值完成词元到梅尔的转换。

步数权衡在实验中很清晰。2 步配置把分词器首包解码延迟压到 123 毫秒，首包延迟最低；3 步配置解码延迟升到 165 到 198 毫秒，但词错率和主观分更好。论文最终推荐 3 分支加 2 步作为实时对话的最优工作点，因为它在保持正向主观偏好的同时把首包延迟压到最低。

语义词元 × 声学解码： 语义词元指经自动语音识别监督得到的离散语音表示，分工是保留稳定的语言信息让语言模型容易预测；声学解码指由平均流加声码器把词元还原为波形的模块，分工是恢复音色细节，搭配理由是单流建模若只用纯声学表示会难学连贯性，组合意义是语言模型只走一条兼顾语义和声学的单流，难学的音色残差交给流模型，从而减少码本数量和级联复杂度。

块注意力 × 流式输出： 块注意力把梅尔生成时的注意力限制在当前块和有限历史块内，分工是保证因果性和显存可控；流式输出要求声码器能按块吐出波形而不等整句，分工是降低首包解码等待，搭配理由是平均流若用全序列注意力就无法逐块推进，组合意义是把两步平均流与分块因果结构绑定，使词元一到就能启动两步解码并连续出声。

此处连续放置 3 个概念桥是因为声学加速涉及 3 组搭配，分别解释速度与数据的参数化选择、单流表示与声学重建的分工、块注意力与流式输出的因果绑定，避免把两步生成的功劳全部归于某一模块。

训练与蒸馏按什么顺序跑？监督从哪里来？

训练顺序不可颠倒。先跑阶段一得到稳定的单步自回归通路和教师流匹配模型，再冻结骨干训练多词元分支，同时用教师蒸馏学生平均流。若先训分支而骨干未收敛，分支读到的隐状态分布会漂移，交叉熵目标失去稳定参照。论文报告分支训练与蒸馏可并行进行，因为它们分别只依赖冻结骨干的隐状态和教师的速度目标，梯度路径互不交叉。

监督来源有两处。多词元分支的监督是真值语音词元经移位后的交叉熵，语音词元来自监督语义分词器，保证语言信息稳定。平均流的监督是教师给出的平均速度目标，学生用停止梯度隔断对目标的反传，只更新自身预测干净梅尔的参数。原文未报告蒸馏时的区间采样分布、噪声方差和块长等超参数，也未说明说话人提取器与分词器是否参与微调，复现时应先按冻结处理并记录为缺项。

硬件与批量按原文交代。阶段一用 8 张 A100、帧批量 4 万、1,000,000 步；分支用 4 张 A100；蒸馏用 8 张 4090、批量 2000 加 2 步累积。优化器均为 AdamW，学习率与热身步数见全景节，不自行猜测权重衰减和梯度裁剪。

数据、基线和打分工具是否可比？

训练数据约 300,000 小时开源语音，包含 Emilia、Emilia-Yodas、LibriHeavy 和 WenetSpeech4TTS，覆盖中英文及多语种。评测用 Seed-TTS3 与 MiniMax 多语言测试集，本文表格聚焦 MiniMax 子集的中英日韩及法德扩展，以及 Seed 的中英文子集。零样本克隆指只给参考音频的说话人嵌入而不微调声学模型，直接生成新文本。

基线选择强调同词元可比性。由于采用稳定性高的语义分词器，论文选同为 0.5B 规模的流式模型作为主要基线，并列出离线大模型和商业模型作广度参考。商业模型不支持某些语言时以横线标记，不参与该语言排名。延迟评测统一在单张 4090 上进行，文本流由上游 7B 模型动态生成，不加工程优化。

自动指标工具按原文固定。用 Paraformer 测中文词错率，用 Whisper-large-v3 测其他语言，用微调 WavLM-large 提取说话人嵌入算余弦相似度。主观比较平均意见分由 30 名听众评 100 对样本，报告 95% 置信区间。复现时必须沿用同一套识别与相似度工具，否则跨表对比会因工具差异而失真。

延迟降了多少？可懂度和音色保住了吗？

比较问题是，在同一语义分词器和同一 4090 测试条件下，增加多词元分支并把声学压缩到两步，能否同时降低首包延迟并保持可懂度与音色。公平条件是都不做工程优化，文本流动态生成，基线缓冲五词而所提方法单词启动。指标方向是首包延迟、实时率和词错率越低越好，每秒词元数、相似度和主观分越高越好。

上表把延迟与质量放在同一行，便于看到速度提升的具体代价。3 个分支 2 步把首包延迟从 843 毫秒压到 325 毫秒，每秒词元数从 51 升到 73，实时率从 0.913 降到 0.632，词错率从 26.2 降到 18.8，相似度轻微降到 0.695 但主观分仍为正。阶段一 2 步已把首包延迟减半，说明两步声学是首包收益的主要来源，多词元进一步抬高吞吐。5 个分支 2 步虽然每秒词元数最高，但词错率回升到 20.8 且主观分为负，说明过度并行损害声学保真度。3 步版本质量最好但首包延迟回升，因此论文把 3 个分支 2 步定为实时最优点。

多语言零样本的可懂度与音色需要分开看，比较问题是跨语言泛化是否以牺牲相似度为代价。

上表显示本方法在中英韩可懂度上均优于同规模基线，韩文从 16.68 降到 3.49 提升最大，并扩展到法语和德语。代价是相似度在各语言小幅落后基线，日语词错率也高于基线。在公开 Seed 集上，本方法中文字符错率 1.38 到 1.51，英文词错率 2.21 到 2.55，落后于参数量大得多的离线模型，但论文强调其定位是实时交互而非离线榜首。未胜出项必须保留，日语和相似度就是明确反例，不能只报韩文的胜利。

拿掉哪一块速度会塌？哪一块影响可懂度？

消融问题是区分速度引擎与稳定性约束。实验分别去掉 X 预测、去掉多词元、去掉语言标识，观察加速比、词错率和相似度的变化。加速比越高越好，词错率越低越好，相似度越高越好。所有消融保持同一测试集与同一自动打分工具，避免把工具差异误读为模块效果。

表后解释需要点出双引擎与单约束的分工。去掉 X 预测或去掉多词元都会使加速比从约 49% 跌到约 12.5%，证明两者都是速度主引擎，缺一不可。去掉多词元后词错率反而从 2.17 降到 1.91，说明串行自回归最稳，但代价是失去吞吐，复现时不能把该词错率下降误读为多词元无用。去掉语言标识后加速比不变但词错率从 2.17 升到 3.42，证明语言标识是高速并行下的稳定性约束，尤其影响跨语言对齐。综合看，完整结构用多词元与 X 预测换速度，用语言标识兜住可懂度下限。

失败条件也要记录。5 分支配置在主结果表中已显示主观分为负，说明分支数不是越多越好。原文未报告不同块长、不同校验阈值下的曲线，这部分边界待验证，不能推广为任意并行度都安全。

哪些结论还不能下？边界在哪里？

论文直接报告的是延迟、可懂度、相似度和小规模主观偏好，支持在同规模流式基线下实现更低首包延迟的判断。但相关性不等于因果，首包延迟下降是输入组织、并行预测与两步解码共同作用的结果，不能单独归因于某一个模块，消融中两者缺一都会塌陷也印证了这一点。

未验证的推测需要用可能表述。5 分支变差可能与分支容量不足或校验不足有关，但原文没有给出接受率与分支损失曲线，尚待验证。法语和德语的可懂度数字高于中英，说明扩展覆盖不等于同等质量，跨语言韵律与发音仍需补测。主观评测仅 100 对样本加 30 名听众，推广到长播客或嘈杂提示语音时可能不成立。

缺失证据不是技术错误，但复现时要补。原文未公开区间采样、块长、校验阈值、声码器因果改造细节和统计显著性检验，延迟也未报告多次运行的方差。训练资源只给卡数与步数，未给总时长与显存占用，推理开销与输出帧率和实际延迟应分开讨论，不能把高每秒词元数直接等同于低首包延迟。

要复现先跑什么？代码和权重当前是什么状态？

资源状态是正文开源声明的唯一依据，本次收到的资源校验显示代码与试听均可用。代码当前可用，地址为官方仓库，试听当前可用，地址为官方演示页。论文称模型代码与检查点将开源，复现前应先确认检查点是否已上传，若只有代码而无权重，则先用阶段一脚本在小数据上验证通路。

复现顺序建议按依赖排。第一步复现堆叠三轨的数据组织，验证单文本词元输入时模型能推进且填充对齐正确，对比交错基线的首词元延迟差异。第二步冻结骨干只训 3 分支多词元，监控交叉熵与校验接受率，避免直接全参微调破坏主干分布。第三步用教师蒸馏两步平均流，固定块注意力与声码器配置，分别测 2 步与 3 步的首包延迟和词错率。

关键超参数按原文保留。骨干隐层 896 维、24 层，分支为同构单层，声学为 16 层 768 维，声码器为 24 千赫兹。阶段一峰值学习率 1 乘 10 的负 4 次方，分支 5 乘 10 的负 5 次方，蒸馏 7 乘 10 的负 5 次方。评测沿用同一识别与相似度工具，延迟在单卡上不加工程优化实测，多次运行取均值与方差以补足原文未报告的稳定性信息。

何时值得尝试这种组合？一句话收束

当系统同时满足 3 个条件时值得尝试，上游文本是逐词元到达的流，对首包延迟要求在 400 毫秒以内，且能接受相似度小幅下降换取吞吐。若任务是离线有声书或对音色还原要求极高，更大参数的离线模型仍是更稳的选择，不必强行上并行分支。

常见误解需要澄清。第一，两步生成不等于两层网络，而是指 2 次函数求值走完平均速度积分，网络本身仍是深层结构。第二，多词元不是把自回归改成非自回归，而是用并行投机加骨干校验来摊薄自回归步数，去掉校验会放大不稳定。第三，单流不等于单任务，它把语义稳定性和声学细节分别交给词元与流模型，只是码本数量为一。

收束判断是，滞后多轨道解决了等整句的问题，并行多词元解决了逐词太慢的问题，X 预测平均流解决了多步声学太慢的问题，三者缺一都会使实时性塌陷或可懂度失守。在 3 个分支 2 步工作点上，该组合用可控的相似度代价换来首包延迟的大幅下降，为实时对话提供了一个可复现的流式基座，后续验证应补齐块长、校验策略与长时稳定性的系统测试。

⚖️ 评分明细

评分属于系统判断，不是论文实验结果；八维数值与总分见页首，原始审计记录保留在后端。

• 评分规则：type-aware-v1
• 评分模型：muse-spark-1.3-contributor
• 评分请求协议：openai_responses

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