使用speech_sambert-hifigan_tts_zh-cn_16k该模型时,在一台服务器上,怎么设置并发推理。案列:一段较长文字需要转语音时,消耗时间较长。现在将这段文字截成多段同时调用模型,希望用多线程方式加快转换速度,现在请教下,这种多线程方式时,怎么设置能够并发处理将文字转换成语音?
您可以使用如下代码实现多线程处理:
import threading
def task(text):
# 生成语音
audio = model.generate(text)
# 写入文件
with open(output_path, 'wb') as f:
f.write(audio)
if name == 'main':
# 创建多个线程
threads = []
for i in range(len(input_list)):
thread = threading.Thread(target=task, args=(input_list[i], output_paths[i]))
threads.append(thread)
# 启动线程
for thread in threads:
thread.start()
# 等待所有线程结束
for thread in threads:
thread.join()
这里我们使用 threading.Thread() 创建多个线程,每个线程会调用 task() 函数来生成语音并写入文件。然后我们使用 threading.start() 启动线程,并使用 threading.join() 等待线程结束。
需要注意的是,在 task() 函数中,我们使用了 model.generate() 函数来生成语音,这个函数可能会比较耗时,如果我们把所有的语音都生成再写入文件,会比较耗时。所以我们可以把语音生成和写入文件分开,先生成语音,然后再等所有线程结束后,再写入文件。这样可以提高执行效率。