解决方案:利用WebGPU技术突破性能限制
在浏览器中运行TTS模型时,传统WebAssembly计算方式可能面临性能瓶颈。Kokoro WebGPU提供了两种优化方案:
- WebGPU加速方案:使用device参数设置为’webgpu’,并配合dtype=’fp32’:
“`javascript
device: ‘webgpu’,
dtype: ‘fp32’
“` 此组合可最大限度发挥GPU并行计算优势 - 量化模型方案:当设备不支持WebGPU时,可采用量化版本降低计算量:
“`javascript
dtype: ‘q8’ // 或更轻量的’q4’版本
“`
额外建议:对于长文本合成,建议采用分段处理策略,通过split_pattern参数控制文本块大小,避免单次计算负载过大。
Essa resposta foi extraída do artigoKokoro WebGPU: um serviço de conversão de texto em fala para operação off-line em navegadoresO