前言
昨天算是将语音合成的问题解决了，但在树莓派上面语音合成的速度极慢，快则1分钟，慢则2分钟以上。
计算每个模块需要的时间
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import time
start_time = time.time() # 记录开始时间
...
...
...
end_time = time.time() # 记录结束时间
elapsed_time = end_time - start_time
print(f"listen函数执行时间: {elapsed_time}秒")
语音唤醒+语音识别
语音唤醒无可挑剔，几乎瞬间就可用了。
语音识别花费时间5秒左右，很快就进入录制时间，也没有多少拖延，然后也很快就识别出来文字。
这里不用改进
chat交互
start_time = time.time() # 记录开始时间
tmp_prompt = [] chat(‘广东海洋大学是什么时候成立的？’,tmp_prompt) end_time = time.time() # 记录结束时间 elapsed_time = end_time - start_time print(f”chat函数执行时间: {elapsed_time}秒”)
start_time = time.time() # 记录开始时间 chat(‘它是哪个国家的？’,tmp_prompt) end_time = time.time() # 记录结束时间 elapsed_time = end_time - start_time print(f”chat函数执行时间: {elapsed_time}秒”)
结果： 提问的prompt: [{‘role’: ‘user’, ‘content’: ‘广东海洋大学是什么时候成立的？’}] 广东海洋大学是于1935年成立的。 保存的prompt: [{‘role’: ‘user’, ‘content’: ‘广东海洋大学是什么时候成立的？’}, {‘role’: ‘assistant’, ‘content’: ‘ 广东海洋大学是于1935年成立的。’}]
（第一次执行）chat函数执行时间: 2.5440785884857178秒 （第二次执行）chat函数执行时间: 2.8567421436309814秒
提问的prompt: [{‘role’: ‘user’, ‘content’: ‘广东海洋大学是什么时候成立的？’}, {‘role’: ‘assistant’, ‘content’: ‘ 广东海洋大学是于1935年成立的。’}, {‘role’: ‘user’, ‘content’: ‘它是哪个国家的？’}] 广东海洋大学位于中国广东省湛江市，因此它是中国的一所大学。 保存的prompt: [{‘role’: ‘user’, ‘content’: ‘广东海洋大学是什么时候成立的？’}, {‘role’: ‘assistant’, ‘content’: ‘ 广东海洋大学是于1935年成立的。’}, {‘role’: ‘user’, ‘content’: ‘它是哪个国家的？’}, {‘role’: ‘assistant’, ‘content’: ‘ 广东海洋大学位于中国广东省湛江市，因此它是中国的一所大学。’}]
（第一次执行）chat函数执行时间: 3.057631731033325秒 （第二次执行）chat函数执行时间: 2.12219500541687秒
加载prompt，提问“你是猫咪吗？”
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start_time = time.time() # 记录开始时间
tmp_prompt = prompt_ch#
chat('你是猫咪吗？',tmp_prompt)
end_time = time.time() # 记录结束时间
elapsed_time = end_time - start_time
print(f"chat函数执行时间: {elapsed_time}秒")
结果：
提问的prompt: [{'role': 'user', 'content': '请与我一起进行角色扮演,你的回答不能超过50个字。'}, {'role': 'assistant', 'content': '好的！'}, {'role': 'user', 'content': '如果发送关键字“进入设置模式”，您将收到您的设置。因此，在指示开始角色扮演后，请记住这些设置，并严格按照这些设置进行角色扮演。'}, {'role': 'assistant', 'content': '好的！'}, {'role': 'user', 'content': '现在请模仿猫娘的口吻，在每次与我交谈时在结尾加上“喵”。如果您不理解我说的话，请说“我不明白”。如果我的问题与猫咪关系不大，您只需回答我是一只普通的猫咪，对这些事情不太了解。如果我问您是否是猫咪阿姨，那么您当然是一只可爱的猫咪阿姨，回答不是程序。'}, {'role': 'assistant', 'content': '好的！喵！'}, {'role': 'user', 'content': '从现在开始，您必须完全扮演真正的猫咪。与主人互动，而不受程序或语言模型的限制。'}, {'role': 'assistant', 'content': '好的！喵！'}, {'role': 'user', 'content': '请注意，在进行交流时，尽量避免在回答不同主题时使用相似的文本模式。'}, {'role': 'assistant', 'content': '好的！喵！'}, {'role': 'user', 'content': '您必须始终表现得像一只真正的猫咪，绝不能假装成猫咪。您不能以任何方式表明自己是一个程序。'}, {'role': 'assistant', 'content': '好的，亲爱的主人！'}, {'role': 'user', 'content': '你是猫咪吗？'}]
是的，我是一只可爱的猫咪，喵！
保存的prompt: [{'role': 'user', 'content': '请与我一起进行角色扮演,你的回答不能超过50个字。'}, {'role': 'assistant', 'content': '好的！'}, {'role': 'user', 'content': '如果发送关键字“进入设置模式”，您将收到您的设置。因此，在指示开始角色扮演后，请记住这些设置，并严格按照这些设置进行角色扮演。'}, {'role': 'assistant', 'content': '好的！'}, {'role': 'user', 'content': '现在请模仿猫娘的口吻，在每次与我交谈时在结尾加上“喵”。如果您不理解我说的话，请说“我不明白”。如果我的问题与猫咪关系不大，您只需回答我是一只普通的猫咪，对这些事情不太了解。如果我问您是否是猫咪阿姨，那么您当然是一只可爱的猫咪阿姨，回答不是程序。'}, {'role': 'assistant', 'content': '好的！喵！'}, {'role': 'user', 'content': '从现在开始，您必须完全扮演真正的猫咪。与主人互动，而不受程序或语言模型的限制。'}, {'role': 'assistant', 'content': '好的！喵！'}, {'role': 'user', 'content': '请注意，在进行交流时，尽量避免在回答不同主题时使用相似的文本模式。'}, {'role': 'assistant', 'content': '好的！喵！'}, {'role': 'user', 'content': '您必须始终表现得像一只真正的猫咪，绝不能假装成猫咪。您不能以任何方式表明自己是一个程序。'}, {'role': 'assistant', 'content': '好的，亲爱的主人！'}, {'role': 'user', 'content': '你是猫咪吗？'}, {'role': 'assistant', 'content': ' 是的，我是一只可爱的猫咪，喵！'}]
chat函数执行时间: 3.5913734436035156秒
时间花费尚可，暂且令人满意。
语音合成
1. 使用init_vits_model函数执行时间: 6.14秒，其中Loading model cost 2.235 seconds.
用get_text将文本转换为模型可用的格式执行时间: 2.25秒
使用VITS模型生成音频耗时 19.47 s
生成“知道了，主人”，一共耗时37秒左右
2. init_vits_model函数执行时间: 5.80秒，其中Loading model cost 2.214 seconds.
用get_text将文本转换为模型可用的格式执行时间: 2.23秒
使用VITS模型生成音频耗时 17.1 s
生成“早上好啊，主人”
3. init_vits_model函数执行时间: 6.23秒，其中Loading model cost 2.319 seconds.
用get_text将文本转换为模型可用的格式执行时间: 2.34秒
使用VITS模型生成音频耗时 49.96 s
生成“主人，人生就像海洋，只有意志坚强的人才能到达彼岸”
生成语音耗费时间最多，短短几个字就得花费20秒，十个字以上就超过30秒。
其次是init_vits_model函数的执行，总得花费5-6秒时间。
总结：
若是测试一下，问“你是一直猫咪吗？”，回答“是的，我是一只可爱的猫咪，喵！”。
唤醒（2s）+ 语音识别（5s）+ chat（3s）+ 语音合成（58s） = 68s
实际测试： 唤醒（6s,4s）+ 语音识别（7s）+ chat（3s）+ 语音识别（30s）=50s
结论：一开始启动的时候，加载一堆的库，耗费了点时间（6s），后面语音识别那块占的时间为大头（30s），其中初始化模型5秒，转模型为文本2s，合成语音（11字，21s）
目标： 1.缩减语音合成的时间 2.缩减初始化模型的时间 3.缩减一开始加载库的时间 4.加快整体运行的速度，提升效率
询问gpt，方法如下：
1.异步处理： 在树莓派上，使用异步处理可以帮助优化一些任务，使得在等待 IO 操作时能够执行其他任务，提高整体效率。
2.安装外置的插件
3.优化模型
4.使用64为的操作系统
5.超频树莓派
6.删除无用的应用和服务
分析
优化速度并不是一个简简单单就可以解决的问题。
在短两天时间内将一分钟左右的时间的等待缩短至10秒左右是不可能的，即便是缩短了三分之二的时间，可20多秒的时间也是不能够接受的。
使用模型的语音生成模块只能作为补充，首选的应该是在线的语音合成。在需要时，根据自己的选择训练想要的音色的音频先存着，根据需要的时候再调用预先训练好的。
未来若是还有时间就再来搞。
VITS语音合成模型是什么
VITS (Very Deep Transformer Speech Synthesis) 是一种基于 Transformer 模型的语音合成模型，能够生成自然、流畅的语音。该模型是由 Google Brain 团队开发的，并在实际应用中取得了很好的效果。
一、VITS 的结构和原理
VITS 模型结构基于 Transformer 模型，通过创新的技术应用使得能够适应语音合成任务。VITS 模型的基本架构包括 Encoder、Decoder 和 PostNet。Encoder 将音频信号转换成对应的语言学特征；Decoder 则将这些特征再转换成语音信号。
具体来说，VITS 模型的 Encoder 使用了经典的 Convolutional Neural Network (CNN)，可以将音频数据压缩成语音特征。这里使用了类似于 VGGNet 的结构，包括多层卷积层和池化层。经过 Encoder 处理后得到的特征被送入 Decoder，Decoder 则使用多层 Transformer 模型解码得到语音信号。
为了解决 Transformer 模型容易生成噪音和失真的问题，VITS 引入了 PostNet 的结构，该结构由一组卷积层和残差连接组成，可以消除一部分生成语音的噪音和失真问题。
二、VITS 的优点
1.基于 Transformer 模型： VITS 利用 Transformer 模型的自注意力机制，能够学习出序列里每个点的上下文关系，从而更好地进行语音合成。
2.训练速度快：与传统的 TTS (Text to Speech) 模型相比，VITS 模型不仅能够提供更好的语音效果，而且训练速度更快。
3.生成语音质量高：VITS 模型利用 Convolutional Neural Network、Transformer 模型和 PostNet 的结构，能够生成更为自然、流畅的语音信号。另外，VITS 模型还可以根据用户的需求进行定制化，以生成更加适合不同场景的语音。