优化Spark-TTS在低配置设备运行的方法
在CPU或低显存GPU设备上运行TTS模型时，可通过以下方法提升生成速度：
- 降低模型复杂度：修改模型配置文件中的参数，如减少神经网络层数或隐藏单元数。例如将config.json中的”hidden_size”从512调整为256
- 使用轻量级模型：选择仓库中提供的lite版本预训练模型（如有），这类模型通常牺牲少量音质换取更快的推理速度
- Batch Processing Optimization：安装onnxruntime并导出onnx模型，可提升约30%的CPU推理效率：
python export_onnx.py --model model.pth - 硬件适配设置：强制使用CPU并开启多线程（需修改generate.py）：
torch.set_num_threads(4)
device = torch.device(“cpu”)
对于长期使用建议：
1. 优先考虑云服务器部署方案
2. 将生成过程转为异步任务
3. 对常用语音建立本地缓存库
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