技术挑战
实时交互要求首包延迟低于200ms，普通TTS模型通常有500ms以上的延迟。
Programa de otimização
- 启用流式合成模式: Configurações
stream=TrueParâmetros:cosyvoice.inference_zero_shot(..., stream=True)
- 模型量化：加载模型时启用
fp16=Trueresponder cantandoload_trt=True实现TensorRT加速 - 硬件选型：推荐使用NVIDIA T4及以上显卡，CUDA 11.7+环境
Ajuste de desempenho
1. 监控first_chunk_latency指标，正常应≤150ms
2. 对于边缘设备，可使用CosyVoice-300M轻量版模型
3. 预热推理管道避免冷启动延迟
aplicação típica
该方案已成功应用于智能客服、AR眼镜等实时交互场景，平均端到端延迟控制在300ms内。
Essa resposta foi extraída do artigoCosyVoice: ferramenta de geração e clonagem multilíngue de código aberto AliO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 如何实现实时交互场景的低延迟语音合成？
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