本研究提出了一种新颖的连续语音标记器,旨在改善离散语音标记器在信息保留方面的不足。研究表明,基于该标记器的文本到语音模型在连续性和信息保留上表现优越。
本文介绍了使用🤗 Transformers优化文本到语音模型的方法,包括🤗 Optimum和🤗 Accelerate库。作者详细介绍了Bark的架构和功能,并展示了三种优化技术的性能指标和代码示例。批处理是进一步提高性能的方法。这些优化技术可以显著提高Bark模型的推理速度和内存占用。
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