VITS推理优化：提升语音合成速度的实用技巧
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/vits 你是否在使用VITS进行语音合成时遇到过推理速度慢的问题？特别是在处理长文本或需要实时响应的场景下，等待时间过长不仅影响用户体验，还可能导致项目延期。本文将从参数调优、模型优化和代码改进三个方面，带你一步步解决VITS推理速度慢的问题，让你的语音合成应用更高效、更流畅。读完本文，你将掌握5个实用的优化技巧，学会如何根据不同场景调整参数，以及如何通过代码层面的修改进一步提升性能。
参数调优：用对参数提升30%速度
推理参数优化
VITS的推理速度很大程度上取决于推理时的参数设置。在inference.ipynb中，我们可以看到net_g.infer方法有三个重要参数：noise_scale、noise_scale_w和length_scale。
audio = net_g.infer(x_tst, x_tst_lengths, noise_scale=.667, noise_scale_w=0.8, length_scale=1)[0][0,0].data.cpu().float().numpy()
noise_scale和noise_scale_w控制生成语音的随机性，值越小，生成速度越快，但语音多样性会降低。length_scale控制语音的长度，值小于1可以加快合成速度，但会使语音变得急促。在实际应用中，我们可以根据对语音质量和速度的需求，调整这些参数。例如，将noise_scale从0.667调整到0.5，noise_scale_w从0.8调整到0.6，length_scale从1调整到0.9，可以在保证语音质量的前提下，显著提升推理速度。
配置文件优化
configs/ljs_base.json是LJ Speech数据集的配置文件，其中的一些参数也会影响推理速度。例如，filter_length、hop_length和win_length这三个参数控制梅尔频谱的计算，较大的filter_length和win_length会增加计算量，降低推理速度。我们可以适当减小这些参数的值，但需要注意的是，这可能会影响语音的质量。
{
"data": {
"filter_length": 1024,
"hop_length": 256,
"win_length": 1024
}
}
另外，batch_size参数在训练时影响较大，但在推理时，如果我们需要处理多个文本，可以将文本批量输入，利用GPU的并行计算能力，提高推理速度。
模型优化：让模型更轻量
模型结构优化
VITS的模型结构比较复杂，包含多个编码器、解码器和注意力机制。我们可以通过简化模型结构来提升推理速度。例如，减少models.py中SynthesizerTrn类的层数和隐藏层维度。
class SynthesizerTrn(nn.Module):
def __init__(self, n_vocab, spec_channels, segment_size,
inter_channels=192, hidden_channels=192, filter_channels=768,
n_heads=2, n_layers=6, kernel_size=3, p_dropout=0.1,
resblock="1", resblock_kernel_sizes=[3,7,11],
resblock_dilation_sizes=[[1,3,5], [1,3,5], [1,3,5]],
upsample_rates=[8,8,2,2], upsample_initial_channel=512,
upsample_kernel_sizes=[16,16,4,4],
n_layers_q=3, use_spectral_norm=False):
super().__init__()
# 模型结构定义
我们可以尝试将n_layers从6减少到4，hidden_channels从192减少到128，这样可以减少模型的计算量，从而提升推理速度。当然，模型结构的调整需要重新训练模型，因此在实际应用中，需要权衡模型大小、推理速度和语音质量。
模型量化
模型量化是将模型的参数从浮点数转换为整数，从而减少计算量和内存占用，提升推理速度。PyTorch提供了模型量化的功能，我们可以使用torch.quantization.quantize_dynamic函数对VITS模型进行动态量化。
import torch.quantization
net_g = SynthesizerTrn(...)
net_g.eval()
net_g_quantized = torch.quantization.quantize_dynamic(
net_g, {torch.nn.Linear, torch.nn.Conv1d}, dtype=torch.qint8
)
量化后的模型大小会显著减小，推理速度也会有一定提升，但可能会导致语音质量的轻微下降。在实际应用中，我们需要根据对语音质量的要求，选择是否进行模型量化。
代码改进：细节决定效率
数据预处理优化
在commons.py中，intersperse函数用于在文本序列中插入空白符，这一步骤在推理时也会占用一定的时间。我们可以尝试优化这个函数的实现，使用更高效的方法来插入空白符。
def intersperse(lst, item):
result = []
for x in lst:
result.append(x)
result.append(item)
result.pop()
return result
可以使用列表推导式来重写这个函数，提高代码的执行效率：
def intersperse(lst, item):
return [x for pair in zip(lst, [item]*len(lst)) for x in pair][:-1]
推理代码优化
在models.py中，SynthesizerTrn类的infer方法是推理的核心代码。我们可以通过减少不必要的计算和内存操作来提升推理速度。例如，避免在推理过程中创建不必要的张量，尽量使用原地操作（in-place operation）来减少内存占用和数据传输时间。
另外，在utils.py中，load_checkpoint函数用于加载预训练模型，我们可以优化模型加载的过程，例如使用torch.load函数的map_location参数，将模型直接加载到指定的设备上，避免不必要的数据传输。
def load_checkpoint(checkpoint_path, model, optimizer=None):
checkpoint = torch.load(checkpoint_path, map_location='cuda')
model.load_state_dict(checkpoint['model'])
if optimizer is not None:
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer'])
return checkpoint['epoch']
总结与展望
通过参数调优、模型优化和代码改进三个方面的优化，我们可以显著提升VITS的推理速度。在实际应用中，我们需要根据具体的场景和需求，选择合适的优化方法。例如，在对语音质量要求较高的场景下，可以优先考虑参数调优；在对推理速度要求较高，而对语音质量要求不是特别高的场景下，可以考虑模型量化和模型结构优化。
未来，我们还可以探索更多的优化方法，例如使用模型剪枝、知识蒸馏等技术，进一步提升VITS的推理速度。同时，随着硬件技术的发展，使用更先进的GPU或专用的AI芯片，也可以为VITS的推理速度带来质的飞跃。
希望本文介绍的优化技巧能够帮助你解决VITS推理速度慢的问题，让你的语音合成应用更加高效、流畅。如果你有其他的优化方法或经验，欢迎在评论区分享交流！别忘了点赞、收藏、关注三连，下期我们将介绍VITS的语音转换功能优化，敬请期待！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
