主要观点总结
本次分享主题为“腾讯游戏知几语音合成大模型推理加速实践”，主要围绕语音合成领域的产品展示、模型结构分析、推理加速方案以及未来展望展开。分享内容包括背景介绍、模型结构选型与分析、模型推理加速方案的具体实施以及未来展望。
关键观点总结
关键观点1: 背景介绍
腾讯自研的知音语音大模型在语音合成领域的应用展示，包括文本问答、语音交互和多模态NPC三种产品形态。
关键观点2: 模型结构选型与分析
介绍传统语音合成方案和新方案的流程，以及面临的挑战。详细讲解模型的结构，包括Tokenization、连接与编码、自回归模型和非自回归模型等。
关键观点3: 模型推理加速方案
介绍借鉴自然语言处理领域的成熟加速方法，并应用于语音合成大模型上。包括KV Cache、GQA、BPE、连续性批处理等技术的具体应用和效果。
关键观点4: 未来展望
未来计划实施的关键举措，包括引入投机采样技术、改造非自回归模型为流式输出架构，以及研究更多非Transformer网络架构等。
文章预览
导读 随着人工智能技术的不断进步，语音合成技术在游戏和娱乐领域扮演着越来越重要的角色。本次分享题目为“腾讯游戏知几语音合成大模型推理加速实践”，主要介绍腾讯在语音合成领域的产品展示、模型结构分析、推理加速方案以及未来展望。 今天的介绍会围绕下面四点展开： 1. 背景-产品展示 2. 模型结构选型与分析 3. 模型推理加速方案 4. 未来展望 分享嘉宾｜ 李正兴 腾讯 高级开发工程师 编辑整理｜ 张慕言 内容校对｜李瑶 出品社区｜ DataFun 01 背景-产品展示 首先，让我们来看一下腾讯自研的知音语音大模型在语音合成领域的应用展示。该模型能够提供更自然、韵律丰富且实时性更强的语音合成体验。其两大显著优点如下： 声音复刻：仅需 10 秒音频即可完成声音复刻。 实时性能：通过加速优化，其实时率约为 0.085。 我们的
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