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怎样优化Kokoro-ONNX在低配置设备上的实时语音合成性能？

2025-09-10

2.0 K

性能瓶颈分析

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

模型量化：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：修改hello.py中的streaming=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
缓存优化：对重复文本使用本地wav缓存机制，减少实时计算压力

进阶技巧

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

本答案来源于文章《Kokoro-ONNX：高效文本转语音工具，支持多语言和多声音选择》

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