Wichtige Methoden zur Reduzierung der Echtzeit-Konvertierungslatenz
Um den strengen Echtzeitanforderungen von Live-Streaming-Szenarien gerecht zu werden, kann der folgende dreistufige Optimierungsansatz angewendet werden:
- Optimierung der Hardware-Konfiguration::
Wir empfehlen die Verwendung einer NVIDIA RTX 3060 oder höher, die getestet wurde, um die Latenz unter 430 Millisekunden zu halten. Bei der Ausführung auf einer CPU empfehlen wir die Auswahl eines Multi-Core-Prozessors (z. B. i7 oder i9) und das Schließen anderer ressourcenintensiver Programme. - Strategie der Parameterabstimmung::
1. Stellen Sie in der Schnittstelle „real-time-gui.py“ die Diffusionsschritte auf 4–10 ein.
2. Stellen Sie die Blockzeit auf 0,18 Sekunden ein.
3. FP16-Halbgenauigkeitsberechnung aktivieren (Parameter –fp16 True hinzufügen) - Optimierung auf Systemebene::
1. Erstellen Sie virtuelle Audiokanäle über VB-CABLE, um die physische Gerätelatenz zu reduzieren.
2. Stellen Sie den Leistungsmodus in der NVIDIA-Systemsteuerung auf ”Maximale Leistung” ein.”
3. Ersetzen Sie den Standard-Soundkartentreiber durch einen ASIO-Audiotreiber mit geringer Latenz.
Sollten die Anforderungen weiterhin nicht erfüllt sein, kann stattdessen das spezialisierte Modell seed-uvit-tat-xlsr-tiny (25 Millionen Parameter) verwendet werden, das die Latenz im Vergleich zum Basismodell um etwa 301 TP3T weiter reduzieren kann.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSeed-VC: unterstützt die Echtzeitkonvertierung von Sprache und Gesang mit weniger SamplesDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Latenzproblem der Seed-VC-Echtzeit-Sprachumwandlung für Live-Streaming lösen?
