怎样提升Abogen在CPU设备上的语音生成速度？

2025-08-23

1.0 K

Optimization solutions

在没有GPU加速的情况下，可通过以下方法显著提升处理效率：

Hardware layer optimization::
1. 确保CPU支持AVX2指令集（较新的Intel/AMD处理器）
2. 关闭其他占用CPU资源的程序
3. 在任务管理器中将Python进程优先级设为”高”
软件配置方案::
1. 安装轻量版PyTorch：pip install torch torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
2. 修改Abogen配置（config.ini）：设置batch_size=1cap (a poem)threads=4
3. utilizationabogen --cli --low-memory命令启动
处理策略优化::
1. 将大文件拆分为多个章节分别处理
2. 选择较低质量的语音模型（如不选用最高清晰度选项）
3. 关闭实时预览功能

附加建议：在Linux系统下运行效率通常比Windows高15-20%，可考虑使用WSL2。对于超长文本（超过1万字），建议采用分批处理+夜间运行模式。