Suno Speech va oltre la musica, direttamente nel territorio di ElevenLabs

Suno ha lanciato Suno Speech in beta pubblica, andando oltre le canzoni AI per entrare in un mercato già plasmato da piattaforme vocali specializzate. La funzionalità genera insieme narrazione parlata e musica di sottofondo originale a partire da uno script o da un prompt descrittivo. È disponibile tramite i prodotti web, iOS e Android di Suno.

Non si tratta semplicemente di un'altra modalità creativa all'interno di un'app di musica AI. Suno sta verificando se un unico modello possa sostituire un flusso di lavoro che normalmente richiede strumenti separati per scrittura, generazione vocale, composizione musicale e montaggio audio. Questo avvicina l'azienda a ElevenLabs, che si è espansa nella direzione opposta aggiungendo la musica alla sua consolidata piattaforma vocale.

La questione strategica è se la generazione unificata produca una storia finale migliore, non soltanto una voce sintetica competente. Il vantaggio di Suno deriva dalla capacità di comprendere musica, atmosfera e arrangiamento come parti connesse di un unico output. La sua sfida consiste nel soddisfare le aspettative di controllo, coerenza e sicurezza che gli utenti ormai associano al parlato generato.

Suno Speech genera insieme voce e colonna sonora

Suno Speech tratta narrazione e musica di sottofondo come un'unica composizione, anziché come due file assemblati dopo la generazione.

Suno ha annunciato la beta il 1° ottobre 2026, dopo averla testata per un mese con un gruppo più ristretto. L'azienda ha poi aperto la funzionalità alla sua community più ampia tramite le interfacce mobile e web.

Un utente può inserire uno script esistente, una poesia o una descrizione generale del risultato desiderato. Il prompt può inoltre specificare la voce e lo stile musicale desiderati. Suno genera quindi audio parlato con una colonna sonora originale di accompagnamento.

La differenza cruciale è la generazione simultanea. Secondo Suno, il suo modello crea parlato e musica insieme come un'unica traccia coerente. Questo contrasta con i flussi di lavoro in cui un generatore vocale produce la narrazione prima che un altro strumento crei o selezioni la colonna sonora.

Suno definisce Speech il primo modello audio a generare insieme entrambi gli elementi. Si tratta di un'affermazione dell'azienda, e i test comparativi indipendenti restano limitati durante la beta pubblica. Ciononostante, il design del prodotto segnala dove Suno ritiene di poter trovare un'opportunità.

L'azienda non sta inizialmente posizionando Speech come un sistema enterprise per contact center o un agente conversazionale in tempo reale. Gli utilizzi suggeriti sono personali e creativi. Includono storie della buonanotte, meditazioni, letture drammatiche, poesie, discorsi motivazionali e messaggi vocali con colonna sonora.

Questi esempi sono in linea con il pubblico esistente di Suno. Molti utenti creano già canzoni per compleanni, matrimoni, incontri religiosi, scherzi di famiglia e altri momenti personali. La narrazione parlata offre a quel pubblico un altro formato, senza costringerlo a usare testi, melodie o una struttura di canzone convenzionale.

La funzionalità affronta anche un limite ricorrente dei precedenti modelli musicali di Suno. A volte gli utenti cercavano di richiedere una narrazione tramite prompt musicali, ricevendo invece canto indesiderato o strumentazione aggiuntiva. Una modalità vocale dedicata offre alla piattaforma un confine di istruzioni più chiaro.

La descrizione della beta di Speech di Suno resta poco dettagliata sul piano tecnico. Non spiega le lingue supportate, la durata massima, i controlli vocali, le opzioni di editing o se i creator possano esportare separatamente narrazione e musica.

Le note di rilascio dell'azienda confermano che la modalità funziona su Android, iOS e sul web. Descrivono l'output come parlato e relativa colonna sonora creati insieme in un'unica ripresa.

Quest'ultima espressione è importante. Un sistema in un'unica ripresa riduce il lavoro di assemblaggio, ma può anche vincolare insieme gli errori. Se una frase suona male, gli utenti devono sapere se possono correggere quel passaggio senza rigenerare la colonna sonora.

La beta testa quindi due idee contemporaneamente. Verifica se Suno possa creare voci parlate credibili. Ancora più importante, verifica se la generazione congiunta offra convenienza e coerenza creativa sufficienti da giustificare un controllo ridotto.

L'obiettivo iniziale non è ogni possibile applicazione vocale. Sono i brevi contenuti audio espressivi, in cui narrazione e musica devono apparire intenzionalmente connesse.

Perché un'azienda di musica AI si sta muovendo ora verso il parlato

Suno si sta espandendo perché il confine tra generazione musicale e generazione vocale ha già iniziato a scomparire.

Le aziende vocali stanno aggiungendo musica, mentre le aziende musicali stanno aggiungendo funzioni di produzione, editing, video e identità. Il risultato è una competizione più ampia per controllare l'intero flusso di lavoro dell'audio generativo.

ElevenLabs ha compiuto la mossa più chiara dall'altro lato. L'azienda ha costruito la propria reputazione attorno a text-to-speech, doppiaggio, progettazione vocale e clonazione della voce. Ha lanciato Eleven Music nell'agosto 2025, consentendo agli utenti di generare canzoni complete con voce o strumentali.

ElevenLabs ha in seguito aggiunto la generazione musicale tramite API. L'azienda ha dichiarato che gli utenti avevano prodotto più di un milione di canzoni poco dopo il rilascio iniziale. Entro dicembre 2025, ha riferito che la sua community ne aveva create più di otto milioni.

I più recenti modelli Music v2 e v2.5 hanno aggiunto editing delle sezioni, generazione basata su riferimenti, download lossless, miglioramenti multilingue e controlli più dettagliati. ElevenLabs si è di fatto spostata dalle voci generate verso una piattaforma audio AI più ampia.

Suno Speech è l'immagine speculare di questa strategia. Suno parte da un vasto pubblico interessato alle canzoni complete, poi estende il proprio modello verso la narrazione. Questo rende Suno vs ElevenLabs meno un confronto tra categorie diverse e più una gara tra vantaggi di partenza differenti.

ElevenLabs parte dalla qualità del parlato, dalla copertura linguistica, dalla controllabilità e dall'infrastruttura per sviluppatori. Suno parte dalla composizione musicale, dalla colonna sonora emotiva e da un ambiente di creazione per consumatori. Entrambe vogliono ora permettere agli utenti di completare un progetto audio senza uscire dalle loro piattaforme.

Il tempismo segue inoltre un anno di espansione dei prodotti per Suno. L'azienda è andata oltre una singola interfaccia da prompt a canzone, introducendo strumenti di editing, separazione delle tracce, funzioni vocali personalizzate, generazione di campioni e uno spazio di lavoro dedicato alla produzione.

La sua funzione Voices consente già agli utenti di creare canzoni con un modello basato sulla propria voce registrata. Speech estende questo lavoro alla resa parlata, anche se Suno non ha spiegato pienamente come i profili vocali esistenti interagiscano con la nuova beta.

Suno sta inoltre costruendo una posizione commerciale molto più ampia. Nel novembre 2025, l'azienda ha dichiarato che la sua community si stava avvicinando a 100 milioni di creatori musicali. Nello stesso periodo ha annunciato un importante round di finanziamento e una partnership con Warner Music Group.

La partnership con Warner ha rappresentato un tentativo di sviluppare esperienze musicali con licenza insieme ad artisti e titolari dei diritti. Da allora Suno ha annunciato ulteriori rapporti con aziende musicali, descrivendo al contempo i modelli più recenti come parte di una fase più collaborativa.

Speech offre a Suno spazio per crescere oltre i confini legali e commerciali della generazione di canzoni. I contenuti parlati servono podcast, giochi, video social, istruzione, meditazione, pubblicità e storytelling personale. Questi utilizzi possono comunque beneficiare della musica senza essere prodotti musicali in sé.

Ciò non significa che Suno stia abbandonando le canzoni. Il suo annuncio afferma esplicitamente che la musica resta centrale per l'azienda. Speech amplia invece ciò che lo stesso sistema creativo può produrre.

La mossa riflette anche la pressione sui singoli strumenti di creazione. Gli utenti si aspettano sempre più che un'unica applicazione generi componenti di testo, immagini, voce, musica e video. Ogni passaggio aggiuntivo comporta lavoro di esportazione, problemi di sincronizzazione, controlli incoerenti e un'altra decisione di abbonamento.

Un generatore vocale Suno con colonna sonora integrata può eliminare uno di questi passaggi. Un creator che realizza, per esempio, un monologo fantasy può richiedere un narratore misurato con archi minacciosi in sottofondo. L'alternativa richiede di generare la voce, trovare la musica, verificare i diritti d'uso, bilanciare i livelli e sincronizzare i cambiamenti emotivi.

Questo processo semplificato ha un chiaro fascino per i creator occasionali. Può anche aiutare i professionisti a creare bozze prima di sostituire i singoli elementi con interpretazioni registrate o musica con licenza.

Tuttavia, la convenienza da sola non deciderà il mercato. Il parlato generato ha concorrenti maturi, utenti esigenti e rischi diversi da quelli che circondano l'audio strumentale.

Suno vs ElevenLabs riguarda in realtà il controllo del flusso di lavoro

La competizione principale non è la qualità della voce contro la qualità della musica, ma la generazione unificata contro il controllo modulare.

Il modello di Suno promette un prodotto emotivo finito. L'utente descrive cosa dovrebbe essere detto, come dovrebbe suonare e quale musica dovrebbe accompagnarlo. Il sistema gestisce la relazione tra questi elementi.

Un flusso di lavoro modulare offre una promessa diversa. Gli utenti possono scegliere un narratore, regolare il ritmo, rigenerare una frase, creare la musica separatamente e mixare ciascun componente con una sincronizzazione precisa. Questo approccio richiede più tempo ma offre un controllo più chiaro sulle revisioni.

Suno Speech comprime queste decisioni in un prompt. Questa compressione può produrre combinazioni che un utente non avrebbe pianificato manualmente. Può anche rendere più difficili le correzioni mirate se il sistema non espone sufficienti strumenti di editing.

Si consideri una storia della buonanotte di tre minuti. Un modello unificato può abbassare la colonna sonora sotto il dialogo, introdurre un segnale musicale in un momento di tensione e concludere con un finale più delicato. Queste relazioni sono difficili da coordinare attraverso generazioni indipendenti.

Si consideri ora un tutorial di prodotto con requisiti di pronuncia esatti. Il creator potrebbe aver bisogno di ritmo coerente, terminologia approvata, pause precise e della sostituzione di una frase aggiornata. Un flusso di lavoro text-to-speech specializzato resta più adatto a quel compito.

Questa distinzione spiega perché gli esempi di lancio di Suno enfatizzino formati espressivi. Poesie, meditazioni, discorsi motivazionali e messaggi drammatici tollerano l'interpretazione. Possono persino beneficiare di una resa o di una musica inaspettata.

Audiolibri, formazione aziendale, localizzazione e assistenza clienti richiedono capacità diverse. Questi flussi di lavoro necessitano spesso di voci stabili lungo registrazioni estese, dizionari di pronuncia, editing sulla timeline, controlli linguistici e generazione programmatica.

ElevenLabs ha trascorso anni a sviluppare prodotti attorno a questi requisiti. Offre inoltre strumenti speech-to-speech, doppiaggio, trascrizione, agenti conversazionali e API. Suno non ha annunciato capacità equivalenti per Speech.

Ciò rende disomogeneo il confronto iniziale tra Suno e ElevenLabs. Suno non sta sostituendo una piattaforma vocale completa con una sola funzionalità in beta. Sta attaccando una sezione specifica del mercato, in cui la musica porta gran parte del valore emotivo.

La pressione strategica agisce comunque in entrambe le direzioni. ElevenLabs deve dimostrare che i suoi modelli musicali possono competere con piattaforme costruite attorno alla creazione di canzoni. Suno deve dimostrare che il suo parlato possa restare comprensibile, coerente e modificabile senza perdere coesione musicale.

Anche le loro strategie sui diritti differiscono in modi importanti. ElevenLabs ha enfatizzato accordi con artisti, etichette ed editori per i suoi prodotti musicali. Suno si è mossa verso partnership simili dopo anni di conflitto con le principali case discografiche.

Nel 2024, etichette discografiche rappresentate dalla Recording Industry Association of America hanno citato in giudizio Suno e Udio. La denuncia contro Suno sosteneva che i servizi avessero copiato registrazioni protette durante la costruzione dei loro modelli.

Suno ha contestato la caratterizzazione dell’industria della sua tecnologia e in seguito ha stretto partnership con diversi titolari di diritti. Questi sviluppi riguardano l’addestramento musicale e le licenze, ma Speech apre un’altra area sensibile legata all’identità vocale.

Un narratore generato non è automaticamente un’imitazione di una persona reale. Gli utenti possono richiedere caratteristiche generali come calore, fascia d’età, energia, accento o stile drammatico. I problemi emergono quando una voce generata somiglia a una persona identificabile senza autorizzazione.

Suno non ha illustrato pubblicamente tutte le protezioni di Speech nei materiali di lancio. L’annuncio non spiega se i prompt che nominano figure pubbliche vengano bloccati, come venga etichettato l’audio generato o quali sistemi di rilevamento siano applicati.

Queste informazioni saranno importanti se Speech si espanderà oltre i progetti personali ludici. Le piattaforme vocali affrontano potenziali abusi che includono impersonificazione, frode, molestie, inganno politico e uso commerciale non autorizzato.

Il miglior scenario per Suno è quindi più circoscritto rispetto al diventare un altro fornitore di text-to-speech. Può definire un nuovo standard per la narrazione con accompagnamento musicale, in cui voce e musica rispondono alla stessa direzione creativa.

Se questo meccanismo funziona, gli specialisti avranno bisogno di integrazioni più solide tra i propri strumenti vocali e musicali. Se non funziona, i creator torneranno a generatori separati perché attribuiscono più valore alla possibilità di correggere il risultato che al completamento con un clic.

Il generatore vocale di Suno deve ancora dimostrare i suoi limiti

La disponibilità in beta pubblica non risponde alle domande più difficili su qualità, consenso, editing o affidabilità nell’uso produttivo.

L’annuncio di Suno non fornisce una valutazione standardizzata della naturalezza del parlato. Non offre neppure confronti indipendenti con generatori vocali affermati. Le prime reazioni restano quindi aneddotiche e fortemente dipendenti dai prompt.

Alcuni membri della community hanno accolto con favore la possibilità di produrre scene fantasy narrate, lore per giochi da tavolo e altri contenuti parlati senza acquistare un secondo servizio. Altri hanno segnalato risultati deboli o si sono chiesti perché Suno si stesse espandendo prima di risolvere i reclami esistenti sulla generazione musicale.

Queste reazioni non dovrebbero essere considerate una ricerca rappresentativa. Espongono però il test di adozione centrale della beta. Gli utenti devono ritenere il risultato integrato migliore dell’inconveniente di combinare due strumenti specializzati.

La coerenza vocale è una questione ancora senza risposta. Un creator deve sapere se lo stesso parlante descritto resta riconoscibile attraverso più generazioni. Questo conta per storie serializzate, personaggi ricorrenti, narrazioni di brand e progetti più lunghi.

La pronuncia è un altro banco di prova. Nomi, terminologia tecnica, acronimi e passaggi multilingue possono rivelare rapidamente i punti deboli. Suno non ha pubblicato un elenco di lingue né un sistema di controllo della pronuncia per Speech.

Anche la durata determinerà gli utilizzi praticabili. Una breve meditazione e un audiolibro completo richiedono forme di continuità molto diverse. Le narrazioni più lunghe necessitano di identità vocale stabile, ritmo, gestione dei capitoli e strumenti efficienti per le correzioni.

Le tracce separate potrebbero diventare altrettanto importanti. Se Suno esporta parlato e musica come tracce indipendenti, i creator possono riequilibrarli o sostituirli. Se produce solo un mix finale, un singolo segnale musicale indesiderato può rendere difficile riutilizzare l’intera generazione.

I materiali pubblici non specificano se Speech funzioni con gli strumenti di editing esistenti di Suno Studio. Non spiegano neppure se un creator possa rigenerare una singola frase parlata preservando la musica circostante.

Non si tratta di preferenze professionali marginali. I sistemi generativi producono spesso un risultato quasi corretto. Il valore di un flusso di lavoro di editing sta nel trasformare quel quasi-centro in una risorsa utilizzabile senza dover ricominciare da zero.

Lo sviluppo precedente dei prodotti Suno suggerisce che l’azienda comprenda questo problema. Ha introdotto sostituzione di sezioni, estrazione delle tracce, strumenti timeline e altre forme di controllo per la musica. Speech avrà bisogno di un percorso di correzione comparabile.

Il consenso merita un esame separato. Suno offre già una funzione Voices che costruisce un modello riutilizzabile da una registrazione dell’utente. La sua documentazione afferma che la piattaforma usa la verifica vocale durante la configurazione per confermare che la voce inviata appartenga all’utente.

Tuttavia, Speech sembra inizialmente incentrato su voci sintetiche descritte anziché su profili vocali personali. Gli utenti beta hanno già chiesto se possano usare le voci salvate con la funzione. Suno non ha annunciato un’integrazione completa.

Se le voci personali diventeranno disponibili, l’azienda avrà bisogno di regole chiare su autorizzazione, eliminazione, condivisione e uso commerciale. Avrà anche bisogno di difese contro gli utenti che caricano registrazioni appartenenti ad altre persone.

Il parlato generato comporta rischi che la musica di sottofondo non presenta. Una falsa voce convincente può essere presentata come prova che qualcuno abbia detto qualcosa. L’aggiunta di musica emotivamente coerente può rendere quel contenuto più persuasivo, memorabile o fuorviante.

La portata consumer di Suno aumenta la posta in gioco. Secondo le notizie sui suoi più recenti modelli musicali, l’azienda ha dichiarato che oltre 100 milioni di persone avevano usato i suoi prodotti entro settembre 2026. Anche un basso tasso di abuso può diventare significativo su questa scala.

L’azienda può ridurre il rischio attraverso la tracciabilità degli account, restrizioni sui prompt, controlli del consenso, provenienza dell’audio, informative visibili e strumenti pubblici di rilevamento. L’annuncio di Speech non stabilisce quali misure siano attive.

I concorrenti trattano già questi controlli come parte del prodotto. ElevenLabs afferma di moderare gli input di testo e voce, tracciare il materiale generato fino agli account, limitare alcune funzioni di clonazione e fornire un classificatore audio.

Questi sistemi non sono perfetti e gli utenti determinati possono cercare alternative meno rigorose. Tuttavia, la loro presenza stabilisce aspettative che Suno deve affrontare entrando nel parlato generato.

Le questioni legali vanno anche oltre l’impersonificazione. Uno script può contenere testo protetto, affermazioni diffamatorie, istruzioni fraudolente o informazioni private. Un modello musicale progettato per prompt creativi deve ora gestire una gamma più ampia di contenuti linguistici.

Nessuno di questi rischi rende Suno Speech intrinsecamente insicuro. Mostrano perché la generazione vocale richieda politiche di prodotto che vadano oltre la normale creazione musicale.

L’etichetta beta dà a Suno spazio per imparare. Non dovrebbe diventare una scusa per lasciare gli utenti incerti sulla provenienza, sullo stato del consenso o sull’uso appropriato delle voci generate.

Cosa determinerà se Suno Speech sarà importante

Tre segnali mostreranno se Suno Speech diventerà un formato audio duraturo o resterà una modalità sperimentale di creazione.

Il primo segnale è il controllo dell’editing. Suno deve mostrare come gli utenti possano correggere una riga, cambiare una voce, riequilibrare la musica o preservare una colonna sonora attraverso le revisioni.

Un modello congiunto diventa molto più utile quando i creator possono separare e correggere il suo output. Senza questo controllo, il prodotto rischia di generare dimostrazioni impressionanti che restano frustranti in produzione.

Occorre osservare l’integrazione di Speech all’interno di Suno Studio, l’accesso alle singole tracce, l’editing sulla timeline e la rigenerazione a livello di sezione. Queste aggiunte rafforzerebbero l’argomento secondo cui la generazione unificata può sostenere un lavoro creativo serio.

Se Suno lascia Speech come un singolo prompt seguito da un mix finito, il flusso di lavoro modulare conserva un vantaggio importante. Gli utenti continueranno a generare parlato e musica separatamente ogni volta che conta la precisione.

Il secondo segnale riguarda identità vocale e politica di sicurezza. Suno dovrebbe spiegare come Speech gestisce figure pubbliche, voci personali salvate, verifica dell’identità, provenienza e rilevamento dell’audio sintetico.

L’azienda ha già sviluppato funzioni legate alla voce, quindi l’integrazione appare tecnicamente plausibile. Tuttavia, combinare voci riutilizzabili con script e colonne sonore generate aumenta sia il valore creativo sia il rischio di abuso.

Un sistema di consenso chiaro rafforzerebbe la posizione di Suno. Potrebbe consentire ai creator di costruire personaggi ricorrenti o narrare progetti personali limitando al contempo l’imitazione non autorizzata.

Il silenzio su questi controlli indebolirebbe il lancio. Aziende e creator professionali hanno bisogno di diritti e governance prevedibili prima di inserire narrazioni generate in lavori destinati al pubblico.

Il terzo segnale è la risposta competitiva delle piattaforme audio full-stack. ElevenLabs è già entrata profondamente nella musica, mentre Suno ha attraversato il confine verso il parlato. I lanci di prodotto nei prossimi mesi mostreranno se entrambe le aziende continueranno a convergere.

ElevenLabs può rispondere collegando più strettamente narrazione e musica nei propri strumenti di creazione. Può inoltre mettere in evidenza le sue API consolidate, i controlli del parlato, il supporto multilingue e le protezioni enterprise.

Suno può rispondere attraverso la colonna sonora emotiva e la semplicità consumer. La sua opportunità non è riprodurre ogni impostazione di una piattaforma vocale tradizionale. È far percepire i contenuti parlati con accompagnamento musicale come qualcosa di immediato quanto generare una canzone.

Il campo competitivo si estende inoltre oltre queste due aziende. I grandi fornitori di modelli offrono già generazione vocale, creazione multimodale e interfacce audio in tempo reale. Le aziende di editing possono collegare questi modelli tramite timeline visive.

Ciò significa che Suno dispone di una finestra limitata per definire la categoria. “Parlato con musica di sottofondo” è facile da descrivere e i concorrenti possono imitare il flusso di lavoro visibile. La sua difendibilità deve derivare dalla qualità dell’output, dalla consapevolezza musicale, dalla community di creator e dalla profondità dell’editing.

I modelli di adozione forniranno la prova finale. Gli esempi di Suno si concentrano sull’intrattenimento personale, ma saranno gli utenti a decidere se la funzione diventerà utile per video social, giochi, podcast, istruzione o pubblicità.

Un’ondata di brevi clip di novità confermerebbe l’interesse consumer senza dimostrare un valore duraturo. Un utilizzo ripetuto per personaggi continuativi, storie serializzate e lavori per clienti fornirebbe un segnale più forte.

Suno dovrebbe inoltre pubblicare limiti di capacità più chiari. Gli utenti hanno bisogno di conoscere le lingue supportate, i limiti di durata, le opzioni di esportazione, le regole sull’uso commerciale e le spiegazioni di qualsiasi contenuto soggetto a restrizioni.

Questi dettagli determineranno se il generatore vocale di Suno resterà nell’ambito della sperimentazione informale o entrerà in flussi di lavoro creativi ripetibili. Renderanno inoltre i confronti più significativi di campioni audio isolati.

Per ora, Suno Speech rappresenta una credibile espansione strategica con un vantaggio di prodotto non dimostrato. Combina risorse che Suno già comprende, tra cui voci cantate, arrangiamento, atmosfera e prompting consumer.

Il lancio convalida anche un cambiamento più ampio nei media generativi. Musica, narrazione, effetti e dialoghi stanno diventando parti di un unico sistema audio anziché categorie di modelli separate.

La scommessa di Suno è che le persone desiderino una traccia emotivamente completa più di quanto desiderino componenti isolate. ElevenLabs e altri specialisti hanno costruito i loro prodotti attorno al controllo di questi componenti.

Questa tensione deciderà il futuro della funzione. La generazione unificata vince quando comprende il rapporto tra parole e musica meglio di quanto un creator possa assemblarlo manualmente. Gli strumenti modulari vincono quando revisione, coerenza e responsabilità contano più della velocità.

I creator dovrebbero testare la beta con progetti che mettano in luce queste differenze. Usate personaggi ricorrenti, nomi difficili, transizioni emotive e script che richiedono tempi precisi. Verificate poi se gli errori possano essere corretti senza scartare le parti più riuscite.

Suno Speech merita attenzione perché fa una promessa specifica: un prompt può dirigere sia la storia sia la sua colonna sonora. I prossimi aggiornamenti dovranno dimostrare che i creator possono anche controllare, correggere e fidarsi del risultato.