Performance Bottleneck Analysis
在CPU资源受限的设备上，TTS系统容易出现延迟。Kokoro-ONNX通过以下设计实现性能优化：
具体优化措施
- Model quantification：使用8位整型量化版本（80MB），相比浮点模型（300MB）减少75%内存占用
- 批处理禁用: Modification
hello.pyhit the nail on the headstreaming=True参数启用流式处理 - 线程控制：通过ONNX Runtime的
session_options限制线程数为CPU物理核心数 - Cache Optimization：对重复文本使用本地wav缓存机制，减少实时计算压力
advanced skill
对于树莓派等ARM设备，可：1) 编译ONNX Runtime的ARM优化版 2) 使用onnxruntime.transformers进行层融合 3) 启用ORT_ENABLE_EXTENDED指令集优化
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样优化Kokoro-ONNX在低配置设备上的实时语音合成性能？
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