ソリューション：WebGPU技術でパフォーマンスの限界を突破する
ブラウザ上でTTSモデルを実行する場合、従来のWebAssembly計算はパフォーマンスのボトルネックに直面する可能性があります：
- WebGPUアクセラレーション・ソリューションデバイス・パラメーターを 'webgpu' に設定し、dtype='fp32' とする：
「ジャバスクリプト
device: 'webgpu'、
dtype: 'fp32'
「この組み合わせはGPU並列コンピューティングの利点を最大化する - 定量的モデリング・プログラムデバイスがWebGPUをサポートしていない場合、定量化されたバージョンを使用して計算量を減らすことができます：
「ジャバスクリプト
dtype: 'q8' // またはより軽いバージョンの 'q4'
“`
追加提案：長いテキストを合成する場合は、セグメンテーション処理ストラテジーを使用し、split_patternパラメータでテキストブロックサイズを制御して、1回の計算で過大な負荷がかからないようにすることをお勧めします。
この答えは記事から得たものである。ココロWebGPU: ブラウザのオフライン操作のための音声合成サービスについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " ブラウザ環境で効率的な音声合成を実装する際、パフォーマンスのボトルネックを解決するには？
