“`html
Решение для ускорения систем текст в речь (TTS)
Одной из основных проблем систем текст в речь (TTS) является вычислительная неэффективность алгоритма монотонного поиска выравнивания (MAS), ответственного за оценку соответствия между текстовой и речевой последовательностями. MAS сталкивается с высокой вычислительной сложностью, особенно при работе с большими входными данными. Сложность алгоритма составляет O(T×S), где T – длина текста, а S – длина представления речи. По мере увеличения размера входных данных вычислительная нагрузка становится неуправляемой, особенно когда алгоритм выполняется последовательно без использования параллельной обработки. Эта неэффективность затрудняет его применение в реальном времени и для крупномасштабных приложений в моделях TTS. Поэтому решение этой проблемы критично для улучшения масштабируемости и производительности систем TTS, обеспечивая более быстрое обучение и вывод на различных задачах искусственного интеллекта, требующих выравнивания последовательностей.
Решение Super-MAS
Команда исследователей из Университета Джонса Хопкинса и Supertone Inc. предлагает новое решение Super-MAS, которое использует ядра Triton и сценарии PyTorch JIT для оптимизации выполнения MAS на GPU, устраняя вложенные циклы и межустройственные передачи памяти. Путем параллелизации измерения длины текста этот подход значительно уменьшает вычислительную сложность. Введение более большого значения max_neg_val (-1е32) смягчает несоответствия выравнивания, улучшая общую точность. Кроме того, вычисление значений логарифма вероятности на месте минимизирует выделение памяти, дополнительно упрощая процесс. Эти улучшения делают алгоритм гораздо более эффективным и масштабируемым, особенно для приложений TTS в реальном времени или других задач искусственного интеллекта, требующих масштабирования последовательностей.
Super-MAS достигает значительного улучшения скорости выполнения, при этом Triton Kernel выполняет задачу в 19-72 раза быстрее, чем реализация на Cython, в зависимости от размера входных данных. Например, при длине текста 1024 Super-MAS завершает задачу за 19,77 миллисекунды, по сравнению с 1299,56 миллисекунд для Cython. Эти ускорения особенно заметны при увеличении размера входных данных, подтверждая, что Super-MAS является высокомасштабируемым и значительно более эффективным для обработки больших наборов данных. Он также превосходит версии PyTorch JIT, особенно для больших входных данных, что делает его идеальным выбором для приложений в реальном времени в системах TTS или других задач, требующих эффективного выравнивания последовательностей.
В заключение, Super-MAS представляет передовое решение для вычислительных проблем монотонного поиска выравнивания в системах TTS, достигая существенного снижения временной сложности за счет параллелизации на GPU и оптимизации памяти. Устранение необходимости вложенных циклов и межустройственных передач памяти обеспечивает высокоэффективный и масштабируемый метод для задач выравнивания последовательностей, обеспечивая ускорение до 72 раз по сравнению с существующими подходами. Этот прорыв обеспечивает более быструю и точную обработку, что делает его бесценным для приложений искусственного интеллекта в реальном времени, таких как TTS и не только.
Проверьте статью и GitHub. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit с более чем 50 тысячами участников!
БЕСПЛАТНЫЙ ВЕБИНАР ПО ИСКУССТВЕННОМУ ИНТЕЛЛЕКТУ: “SAM 2 для видео: как настроить его на ваши данные” (ср, 25 сентября, 4:00 – 4:45 EST)
Оригинальная статья: “What’s Slowing Down Text-to-Speech Systems—And How Can We Fix It? This AI Paper Present Super Monotonic Alignment Search” на сайте MarkTechPost.
Развивайте свою компанию с помощью искусственного интеллекта
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте What’s Slowing Down Text-to-Speech Systems—And How Can We Fix It? This AI Paper Present Super Monotonic Alignment Search.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале itinainews или в Twitter @itinairu45358
Попробуйте AI Sales Bot itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
