Sherpa-Onnx TTS 引擎性能优化实践

项目背景

Sherpa-Onnx 是一个基于新一代 Kaldi 的语音处理框架，提供了高效的语音识别和文本转语音(TTS)功能。在实际应用中，用户反馈其 TTS 功能在处理长文本时存在明显的延迟问题，特别是在中文场景下表现更为突出。

性能问题分析

通过对用户反馈的测试案例进行分析，我们发现以下几个关键因素影响 TTS 引擎的性能表现：

1. 模型选择差异：不同语言和不同规模的模型性能表现差异显著

   • 英文小模型(vits-piper-en_US-amy-medium)响应时间为1-2秒
   • 中文模型(vits-zh-hf-fanchen-C)响应时间达到8-10秒

2. 文本结构影响：标点符号的位置和密度直接影响引擎的流式处理能力

   • 长段落无标点文本会导致引擎需要累积更多内容才能开始处理
   • 合理分布的标点有助于引擎分段处理

3. 硬件性能限制：移动设备CPU性能直接影响处理速度

   • 低端手机处理器对复杂模型的处理能力有限

4. 线程利用不足：默认配置可能未充分利用多核处理能力

优化方案

1. 参数调优

通过调整 max_sentence_length 参数可以显著改善性能表现。该参数控制引擎在遇到标点前的最大等待字符数，适当增大该值可以：

• 减少等待时间
• 提高流式处理的连续性
• 平衡延迟和流畅度

建议尝试值范围在2-3之间，根据实际效果进行调整。

2. 模型选择策略

针对不同场景选择合适的模型：

• 实时性要求高：优先选择小型或中型模型
• 质量要求高：可接受一定延迟的情况下选择大型模型
• 中英文混合：考虑使用支持多语言的混合模型

3. 文本预处理

对输入文本进行预处理可以提升引擎效率：

• 确保合理分布的标点符号
• 避免过长的无标点段落
• 对超长文本进行分段处理

4. 多线程优化

在支持多线程的设备上：

• 启用多线程处理
• 根据CPU核心数合理配置线程数量
• 平衡线程开销和并行收益

实践建议

1. 基准测试：在实际设备上对不同模型和参数组合进行基准测试
2. 渐进优化：从默认配置开始，逐步调整参数观察效果变化
3. 场景适配：根据应用场景(实时对话/长文朗读)选择不同优化策略
4. 持续更新：保持使用项目最新版本以获得性能改进

总结

Sherpa-Onnx 的 TTS 功能在合理配置下能够提供良好的语音合成体验。通过模型选择、参数调优和文本预处理等多方面的优化，可以有效降低长文本合成的延迟问题。开发者应根据实际应用场景和设备性能，找到最适合的平衡点。