Die technische Herausforderung
Echtzeit-Interaktionen erfordern eine Latenzzeit für das erste Paket von weniger als 200 ms, und gewöhnliche TTS-Modelle haben in der Regel eine Latenzzeit von 500 ms oder mehr.
Optimierungsprogramm
- Aktivieren des Streaming-Synthese-Modus: Einstellungen
stream=TrueParameter:cosyvoice.inference_zero_shot(..., stream=True)
- Quantifizierung der ModellierungAktiviert beim Laden von Modellen
fp16=Trueim Gesang antwortenload_trt=TrueImplementierung der TensorRT-Beschleunigung - Auswahl der HardwareEmpfohlene NVIDIA T4 und höhere Grafikkarten, CUDA 11.7+ Umgebung
Leistungsoptimierung
1. die Überwachungfirst_chunk_latencyIndikator, normal sollte ≤ 150ms sein
2. bei Edge-Geräten dieCosyVoice-300MLeichte Version des Modells
3. das Aufwärmen der Argumentationspipeline zur Vermeidung von Kaltstartverzögerungen
typische Anwendung
Die Lösung wurde erfolgreich in Echtzeit-Interaktionsszenarien wie intelligentem Kundenservice, AR-Brillen usw. eingesetzt, wobei die durchschnittliche End-to-End-Verzögerung innerhalb von 300 ms lag.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCosyVoice: Ali quelloffenes mehrsprachiges Klon- und GenerierungswerkzeugDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie erreicht man eine Sprachsynthese mit niedriger Latenz für Echtzeit-Interaktionsszenarien?
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