diff --git "a/subtitles/fr/tasks_14_\360\237\244\227-text-to-speech.srt" "b/subtitles/fr/tasks_14_\360\237\244\227-text-to-speech.srt"
deleted file mode 100644
index 5add32b64..000000000
--- "a/subtitles/fr/tasks_14_\360\237\244\227-text-to-speech.srt"
+++ /dev/null
@@ -1,43 +0,0 @@
-1
-00:00:03,660 --> 00:00:13,200
-Bienvenue dans la série d'Hugging Face sur les tâches ! Dans cette vidéo, nous allons examiner la tâche de synthèse vocale. Aucune discussion sur les tâches audio ne serait complète  
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-2
-00:00:13,200 --> 00:00:17,520
-sans parler de la synthèse vocale. Dans le cas de la synthèse vocale, la parole naturelle est  
-
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-00:00:17,520 --> 00:00:23,700
-générée par un modèle à partir d'un texte. Des bibliothèques telles que ESPNet et TensorFlowTTS  
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-00:00:23,700 --> 00:00:28,020
-vous permettent de charger facilement l'un des plus de 100 modèles pré-entraînés par la communauté. 
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-00:00:28,860 --> 00:00:32,340
-Ces modèles peuvent même être étendus à plusieurs locuteurs et à plusieurs langues ! 
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-00:00:33,480 --> 00:00:36,900
-Il existe des métriques telles que le Log F0 qui nous permettent d'évaluer les  
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-00:00:36,900 --> 00:00:41,460
-en reflétant les similitudes de contenu. Mais il est très difficile de déterminer la  
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-00:00:41,460 --> 00:00:46,020
-qualité perceptuelle, c'est pourquoi il y a généralement des humains dans la boucle qui effectuent une évaluation qualitative. 
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-00:00:47,100 --> 00:00:49,920
-Vous pouvez l'essayer dès maintenant dans une démonstration sur Spaces. Ou  
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-10
-00:00:49,920 --> 00:00:52,680
-en utilisant les widgets hébergés dans chacun des dépôts de modèles. 
-
-11
-00:00:53,400 --> 00:00:56,160
-Pour plus d'informations sur TTS, consultez la page consacrée aux tâches.
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