使用开源的模型(像speech_sambert-hifigan_tts_zhida_zh-cn_16k)进行语音合成任务的推理时,推理速度太慢了,500字大约需要1分钟,为什么会这么慢

简介: 使用开源的模型(像speech_sambert-hifigan_tts_zhida_zh-cn_16k)进行语音合成任务的推理时,推理速度太慢了,500字大约需要1分钟,为什么会这么慢

我在使用开源的模型(像speech_sambert-hifigan_tts_zhida_zh-cn_16k)进行语音合成任务的推理时(使用官方示例代码的pipeline推理),推理速度太慢了,500字大约需要1分钟,监控了一下GPU,虽然有GPU,但实际推理时还是CPU占用率很高,应该是没有用到GPU,我看pipeline使用时应该会首选GPU,GPU不能用时才使用CPU,我用的都是官方环境和机器,也没有任何报错信息,是TTS的模型不支持GPU吗?

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达摩院智能语音交互 - 声纹识别技术
声纹识别是基于每个发音人的发音器官构造不同,识别当前发音人的身份。按照任务具体分为两种: 声纹辨认:从说话人集合中判别出测试语音所属的说话人,为多选一的问题 声纹确认:判断测试语音是否由目标说话人所说,是二选一的问题(是或者不是) 按照应用具体分为两种: 文本相关:要求使用者重复指定的话语,通常包含与训练信息相同的文本(精度较高,适合当前应用模式) 文本无关:对使用者发音内容和语言没有要求,受信道环境影响比较大,精度不高 本课程主要介绍声纹识别的原型技术、系统架构及应用案例等。 讲师介绍: 郑斯奇,达摩院算法专家,毕业于美国哈佛大学,研究方向包括声纹识别、性别、年龄、语种识别等。致力于推动端侧声纹与个性化技术的研究和大规模应用。
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