一、背景-產(chǎn)品展示

首先，讓我們來看一下騰訊自研的知音語音大模型在語音合成領(lǐng)域的應用展示。該模型能夠提供更自然、韻律豐富且實時性更強的語音合成體驗。其兩大顯著優(yōu)點如下：

• 聲音復刻：僅需 10 秒音頻即可完成聲音復刻。
• 實時性能：通過加速優(yōu)化，其實時率約為 0.085。

我們的產(chǎn)品主要分為三種形態(tài)：

• 文本問答：
  輸入方式：玩家通過文本輸入問題或指令。
  輸出方式：系統(tǒng)利用人工智能技術(shù)處理后，返回相應的文本回答。
• 語音交互：
  輸入方式：玩家通過語音與 AI 語音助手進行交流。
  輸出方式：系統(tǒng)經(jīng)過 AI 處理后，以語音形式回應玩家。
• 多模態(tài) NPC（非玩家角色）：
  輸入方式：玩家可以通過文本或語音與 NPC 進行互動。
  輸出方式：系統(tǒng)經(jīng)過 AI 處理后，NPC 可以返回文本、語音、肢體動作、面部表情和口型動作等多種形式的數(shù)據(jù)，提供更加豐富和自然的交互體驗。

這三種產(chǎn)品形態(tài)分別涵蓋了文本、語音以及多模態(tài)交互，旨在為用戶提供多樣化且高度沉浸式的互動體驗。

二、模型結(jié)構(gòu)選型與分析

接下來，我將詳細講解我們語音合成模型的結(jié)構(gòu)選型和分析。傳統(tǒng)的語音合成方案通常包括以下步驟：

• 輸入文本。
• 通過聲學模型生成梅爾譜圖（Mel-spectrogram）。
• 通過聲碼器（Vocoder）將梅爾譜圖轉(zhuǎn)換為語音。

然而，這種傳統(tǒng)方案存在一個顯著缺點：需要大量的訓練語料。在游戲場景中，例如 NPC（非玩家角色），往往難以獲取如此大量的訓練數(shù)據(jù)。因此，我們的研究方向轉(zhuǎn)向了基于語言模型的解決方案。

1. 語音合成大模型結(jié)構(gòu)

新方案的主要流程如下：

• 輸入文本：
  輸入一段文本。
• Tokenization：
  對輸入文本和需要克隆的語音分別進行 Token 化處理，生成文本 Token 和語音 Token。
• 連接與編碼：
  將文本 Token 和語音 Token 連接在一起。
  通過旋轉(zhuǎn)位置編碼（Rotary Position Encoding）對文本和音頻分別進行編碼，生成最終的嵌入向量（Embedding）。
• 自回歸模型（AR Model）：
  將嵌入向量輸入到 AR 模型中，逐步生成第一層音素 Token。
  AR 模型的結(jié)構(gòu)與傳統(tǒng)的自然語言處理大模型（如 GPT 類模型）類似，采用 Transformer 架構(gòu)。
• 非自回歸模型（NAR Model）：
  將 AR 模型生成的音素 Token 輸入到 NAR 模型中，生成所有語音 Token。
  Codec Decoder：
  最后，通過 Codec Decoder 將語音 Token 轉(zhuǎn)換為最終的語音輸出。

2. 面臨的挑戰(zhàn)

高并發(fā)場景的挑戰(zhàn)：在高并發(fā)環(huán)境下，模型需要高效處理大量請求。

實時率要求：特別是在游戲場景中，需要實時處理語音并觸達玩家，對實時率的要求非常高。

針對上述挑戰(zhàn)，第三部分我們將詳細介紹模型推理的加速方案，以提高系統(tǒng)的并發(fā)處理能力和實時性能。

三、模型推理加速方案

在選擇加速方案時，我們首先考慮借鑒自然語言處理（NLP）領(lǐng)域的一些成熟加速方法，并將其應用到語音合成大模型上。在 NLP 領(lǐng)域的大模型中，已經(jīng)有許多成熟的推理加速方法，這些方法可以分為工程上的優(yōu)化（KV Cache，prefix KV Cache，flash attention，flash decode和page attention）和偏算法上的優(yōu)化（投機采樣，int4/int8 量化等）。這給我們帶來了非常多的啟發(fā)。

1. KV Cache

為了將 KV Cache 技術(shù)應用于語音合成大模型，我們需要確保 Attention Mask 的設(shè)計滿足特定條件。這些條件使得 KV Cache 能夠有效地緩存之前的計算結(jié)果，從而減少冗余計算并提高推理速度。

（1）使用 KV Cache 的條件

•  Attention 輸出的第 n 行只與第 n 個 Query (Q)相關(guān)：這意味著每個 Token 的輸出只依賴于當前 Token 的 Query 和之前所有 Token 的 Key (K) 和 Value (V)。
• 第 1 到第 n 個 Token 的 Attention 計算包含第 1 到第 n-1 個 Token 的Attention 計算：這意味著每次計算新的 Token 時，可以復用之前 Token 的 K 和 V 值，而不需要重新計算。
• 每次 Attention 的計算都使用前面的 K 和 V：每次生成新的 Token 時，只需計算新 Token 的 K 和 V 值，并結(jié)合之前緩存的 K 和 V 值進行計算。

（2）語音 AR 模型中的 Attention Mask 設(shè)計

在語音自回歸（AR）模型中，Attention Mask 的設(shè)計通常滿足上述條件，因此可以有效地使用 KV Cache。注意力掩碼（attention_mask）和掩碼后的 QK 矩陣（Mask(QK)）的變化過程：左側(cè)展示了一個注意力掩碼的例子，其中每個元素表示對應位置的 token 是否參與注意力計算。中間展示了掩碼后的 Q*K 矩陣，其中非零元素表示有效的注意力權(quán)重。當生成第 n 個 token 時，注意力掩碼會發(fā)生相應的變化，新的 token 會被加入到掩碼中。右側(cè)展示了更新后的注意力掩碼和相應的掩碼后的 Q*K 矩陣。

通過這種方式，每次生成新 token 時，只需要計算新增的部分，而不需要重新計算整個序列的注意力權(quán)重，從而大大減少了計算量，提高了推理速度。

2. GQA

在預填充（Prefill）階段，計算瓶頸是主要的限制因素。這一階段通常涉及大量的并行計算，特別是在處理初始輸入時，模型需要對整個序列進行編碼，生成所有 Token 的 Key (K) 和 Value (V) 值。這種大規(guī)模的計算需求使得計算資源成為主要瓶頸。

而在解碼（Decode）階段，內(nèi)存訪問瓶頸則成為主導。在解碼過程中，模型逐步生成新的 Token，并且每次生成新 Token 時都需要訪問之前生成的所有 Token 的 K 和 V 值。頻繁的內(nèi)存訪問導致了較高的延遲，使得內(nèi)存帶寬成為主要的性能瓶頸。

相比于使用 KV Cache、INT8/FP8 量化等方法，選擇組量化注意力（Grouped Query Attention, GQA）可以提供更可控的壓縮率。GQA 通過將多個查詢頭（Query Heads）組合在一起，減少了模型中注意力頭的數(shù)量，從而降低了計算復雜度和內(nèi)存訪問量。這種方法可以在保證模型效果的同時，顯著提高推理效率。

具體來說，通過將注意力頭數(shù)量從 16 減少到 4，我們不僅減少了模型的計算復雜度，還降低了內(nèi)存訪問的需求。實驗結(jié)果顯示，這種優(yōu)化可以使推理耗時降低  20%。這表明，GQA 是一種有效的手段，能夠在保持模型性能的同時，顯著提升推理速度。

3. BPE

在引入 KV Cache 機制后，AR 模型被劃分為兩個主要階段：預填充（Prefill）階段和解碼（Decode）階段。預填充階段負責初始化模型的狀態(tài)，并為后續(xù)的解碼過程準備必要的上下文信息；而解碼階段則基于這些上下文信息逐個生成音頻樣本或 token。對于生成一段時長為 10 秒的高質(zhì)量音頻而言，采用傳統(tǒng)方法通常需要 AR 模型產(chǎn)生大約 500 個 token。

NLP 領(lǐng)域中廣泛采用字節(jié)對編碼（Byte Pair Encoding, BPE）技術(shù)來解決 OOV 問題。BPE 算法首先將輸入文本中的每個單詞拆分成單個字符序列，隨后通過統(tǒng)計分析找出出現(xiàn)頻率最高的字符對，并用一個新的復合符號代替這對字符。這一替換步驟會重復進行，直至達到預設(shè)的最大循環(huán)次數(shù)或滿足其他停止條件為止。這種方法有效地增加了詞典容量的同時，保持了相對較小的詞匯表大小，有助于提高模型訓練效率及泛化能力。

為了直接使用 NLP BPE，先將原始音頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一系列離散化的 audio token，然后將這些 token 與唯一的 Unicode 字符建立一一對應關(guān)系。這樣一來，每一個特定的 Unicode 字符實際上就編碼了一個或一組相關(guān)的音頻信號片段。這種做法不僅簡化了模型結(jié)構(gòu)，還極大地提升了處理效率。實驗結(jié)果顯示，通過應用上述優(yōu)化策略，合成相同長度即 10 秒鐘音頻所需的 token 數(shù)量可由原來的約 500 個減少至約 170 個左右，顯著降低了計算復雜度并加速了整個生成流程。

4. 連續(xù)性批處理

LLM 中優(yōu)化吞吐主要有兩種方式：

樸素批處理：每個時間步（T1 到 T8）分別獨立地處理不同的句子（S1 到 S4），并且每個句子在達到結(jié)束標記（END）之前都會被單獨處理。

連續(xù)性批處理：試圖在同一時間步內(nèi)同時處理多個句子，以實現(xiàn)更高的并行性和效率。例如，在第一個時間步（T1），四個句子（S1 到 S4）都被處理；隨后的時間步繼續(xù)處理這些句子直到它們各自完成。

這里可以直觀的看到兩種批處理方法的區(qū)別：

左上角圖表：顯示了樸素批處理的結(jié)果，每個時間步僅處理一個句子。

右上角圖表：顯示了樸素批處理的最終狀態(tài)，每個句子都在各自的結(jié)束點停止。

左下角圖表：顯示了連續(xù)性批處理的開始階段，所有句子在第一個時間步都被處理。

右下角圖表：顯示了連續(xù)性批處理的最終狀態(tài)，不同句子在不同的時間步完成。

在大型語音合成模型中，可以采用兩種不同的批處理（batching）策略。下面分別介紹了這兩種方案及其優(yōu)缺點：

• 訓練時采用的方案一

優(yōu)點：當需要對文本和音頻特征進行類似嵌入（embedding, emb）的操作時，這種方案提供了更加簡潔直接的方法。它允許模型分別處理文本和音頻數(shù)據(jù)，從而簡化了特征處理流程。

缺點：在推理階段，尤其是在解碼過程中執(zhí)行注意力機制計算時，必須為每次計算提供填充注意力掩碼（padding attention mask）。這增加了推理框架實現(xiàn)上的復雜性，因為需要額外處理這些掩碼以確保正確地忽略掉填充部分。

• 推理時采用的方案二

優(yōu)點：該方案簡化了注意力機制在推理過程中的應用，無需為每次計算單獨定義或傳遞填充注意力掩碼。因此，它可以無縫集成到現(xiàn)有的大規(guī)模語言模型（LLM）推理框架中，提高了易用性和效率。

缺點：然而，在面對需要同時處理文本和音頻特征的情況時，如進行嵌入操作，這種方法可能導致處理流程變得更為復雜。由于不能像方案一那樣直接分離處理，因此可能需要設(shè)計額外的邏輯來協(xié)調(diào)不同模態(tài)之間的交互，增加了系統(tǒng)的整體復雜度。

這里我們介紹一下結(jié)合騰訊 Trpc 微服務(wù)框架，在語音合成大模型中實踐 continuous batching 推理的過程。該框架旨在提升模型推理性能，降低延遲并提高資源利用率。

左側(cè)的架構(gòu)圖介紹的是一個典型的分布式系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。其中，“master”進程作為主控節(jié)點，負責任務(wù)調(diào)度和管理。從“master”分支出來的“Dispatcher”進程用于接收用戶請求并將它們分配給各個工作進程組。工作進程組包含多個“Worker”進程，它們運行在 GPU 或 CPU 上，負責實際的模型推理任務(wù)。此外，還有一個“Task”進程，其內(nèi)部有一個緩沖區(qū)（buffer），用于存儲待處理的任務(wù)。這些任務(wù)經(jīng)過前處理后，進入模型推理階段，最后返回結(jié)果并進行后處理。

右側(cè)的流程圖詳細描述了具體的持續(xù)批量推理過程。首先，通過 rpc 框架請求隊列收集用戶請求，然后進行二次批量處理和優(yōu)先級調(diào)整。接著，這些請求被送入 AR 模型進行連續(xù)性的推理。完成推理后，異步式地返回結(jié)果，并將其放入 NAR 隊列中等待進一步處理。最后，將處理好的結(jié)果發(fā)送回用戶端。

5. 推理加速效果

實時率從 2.09 優(yōu)化到 0.085，吞吐可達到 1 秒 2500tokens。

四、未來展望

在未來的研究與開發(fā)中，我們計劃實施以下幾項關(guān)鍵舉措以進一步優(yōu)化語音合成技術(shù)。

• 引入投機采樣技術(shù)：我們將探索將投機采樣方法應用于大型語音合成模型的可能性。通過這種技術(shù)，可以在生成過程中提前預測并選擇最有可能的輸出路徑，從而加速音頻合成過程，并可能提高最終合成音頻的質(zhì)量。
• 改造非自回歸（NAR）模型為流式輸出架構(gòu)：為了實現(xiàn)更低延遲和更高效的音頻生成，我們打算對現(xiàn)有的 NAR 模型進行調(diào)整，使其支持流式輸出模式。這樣，模型能夠一邊生成音頻數(shù)據(jù)一邊實時輸出，極大地提升了用戶體驗，特別是在需要即時響應的應用場景中。
• 研究更多非 Transformer 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)：雖然 Transformer 架構(gòu)在許多方面表現(xiàn)優(yōu)異，但我們認為探索其他類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)同樣重要。這包括但不限于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體等。我們的目標是發(fā)現(xiàn)那些在特定任務(wù)上具有優(yōu)勢且能提供更高效率或更好性能的新架構(gòu)。