测试匠谈 | AI语音合成之大模型性能优化实践

「测试匠谈」是优测云服务平台倾心打造的内容专栏，汇集腾讯各大产品的顶尖技术大咖，为大家倾囊相授开发测试领域的知识技能与实践，让测试工作变得更加轻松高效。

本期嘉宾介绍

Soren，腾讯TEG技术事业群质量工程师，负责腾讯AI语音合成产品的技术研发与创新，主导核心模块的质量保障与性能优化，致力于为集团内部和业界提供领先的语音合成服务。

导语

AIGC的应用领域广泛，包括但不限于文本生成、语音合成、图像创作、视频制作、游戏开发等。高质量内容输出，通常需要更多计算资源、更长的推理时间或更高的GPU利用率，这种高昂的硬件投入对企业运营成本造成了极大的压力。本文将深入探讨AI语音合成如何通过专项测试实践，从智能化测评，到性能评估资源效率最大化，帮助AI业务解决技术性能瓶颈，降低成本浪费，并结合实际案例进行全面分析和解决难题。

01 背景

在AI驱动的TTS（语音合成）系统中，推理后端的成本占比高达90%以上，而其中的主要开销来自于GPU资源。与此同时，TTS 模型在 AIGC 时代变化非常快，不断有SOTA模型发布，还需要保持推理后端的灵活性，能够迅速切换到前沿模型。

因此，面对高昂的推理成本和快速变化的模型环境，优化TTS推理后端的GPU利用率，不仅是降本增效的核心路径，更是企业在未来AI竞争中脱颖而出的关键。

02 业务特点

TTS（Text-to-Speech，语音合成）是将文字转化为自然流畅的语音的技术，极大地丰富了内容的表达形式。在AIGC时代背景下，它不仅提升了内容生产的效率，还为智能化交互、社交等互联网应用提供新增长点。常见的应用场景有：

AI语音合成应用场景

03 性能优化思路

针对不同场景，TTS生产的音频要求是不一样的。翻译为技术的语言就是说，如果音频文件生成的质量由 TTS软件系统和硬件系统构成，那么在确定性有限的硬件资源下，TTS软件系统则需要针对不同的业务场景下输出对应的音频文件质量。而不同业务场景，业务量不一样，也就是对TTS软件系统并发请求负载不一样，那么在不同的负载（GPU开销）下，输出的音频的质量不一样。

因此，我们可以构建一个测试模型，即通过不同API调用频率，结合影响音频生成的因子：话术内容长度、话术内容复杂度、情感、声音角色等，最终去建立一个不同业务请求量（不同间隔定时发送请求），让TTS系统处理不同负载下，生成出不同质量分数的音频文件。

于是，我们便有了以下分步解决方案：

1. 模型选择与负载适配：为不同场景配置专用模型，根据负载动态切换，制定模型适配策略；
2. 动态调整TTS质量与资源开销：根据负载实时动态，通过适配模型、动态调整参数、请求批量化处理，以降低系统开销；
3. 构建负载—质量映射模型：通过测试与数据驱动的方法，我们建立负载与质量之间的映射关系，指导系统优化；

04 TSS性能优化专项测试实践

① 测试目标

测试的核心目的是评估优化后的TTS模型在实际应用中的表现是否达到了预期，包括：

1. 音频质量是否提升：优化后的模型在清晰度、自然性、情感表达和连贯性上是否满足场景需求。
2. 系统性能是否提高：响应时间、并发处理能力、GPU利用率是否达到最佳平衡。
3. 资源开销是否降低：在相同硬件资源下，是否能够支持更多的业务负载或减少GPU资源消耗。

② 衡量指标

将测试目标转化为以下关键指标，确保测试的全面性和科学性：

ⅰ 内容质量指标

关键指标可以结合业务实际需求，通过主观评价和客观评价结合的方式，不在本篇展开讨论。

ⅱ 系统性能指标

• 响应时间（Latency）：模型从接收到请求到完成音频生成的时间，单位为毫秒(ms)；
• 吞吐量（Throughput）：单位时间内模型处理的请求数量；
• 并发处理能力：系统在高并发场景下的稳定性和响应能力；
• GPU利用率（GPU Utilization）：模型运行时GPU的资源占用率，衡量硬件使用效率。

③ 专项工具

• 性能测试工具：JMeter+腾讯优测压力测试工具
• 性能分析工具：如NVIDIA Nsight/Prometheus监控GPU利用率

④ 测试方案设计

为了建立负载与质量之间的映射关系，指导系统优化，并且评估优化后的模型在实际应用中的表现是否达到了预期，测试方案设计如下：

(1) 场景化测试

针对不同业务场景（电子书朗读、数字人直播、语音导航、客服助手），设计专属测试用例。

✍ 覆盖的要点

ⅰ 定义输入参数：

• 输入文本长度：如短句、中长句、长句
• 感表达复杂度：如单一情感、混合情感
• 语音角色：如男性、女性、儿童等

ⅱ 测试内容： 不同需求场景下的内容生成，逐一评估其质量、响应时间和资源消耗。

✍ 部分场景用例示例

场景用例示例

(2) 负载测试

实时监控系统负载，动态调整内容生成参数。

✍ 覆盖的要点：

• 并发请求模拟：模拟不同的并发请求量，并监测音频质量和响应时间的变化
• 批量请求压力测：发送大量连续请求，观察系统是否在高负载下保持稳定

(3) 数据驱动测试

通过测试数据构建全局映射模型，不断优化性能。

✍ 覆盖的要点：

• 固定的硬件资源
• 通过调整模型的参数，观察其对生成内容质量和性能的影响

(4) 对比测试

与优化前的模型进行直接对比，测试在相同场景和输入条件下的性能差异。

✍ 覆盖的要点：

• 质量对比：优化前后音频质量的评分差异
• 性能对比：优化前后响应时间、GPU利用率、吞吐量的差异
• 资源对比：优化前后单位请求的计算开销和能耗差异

05 实施方法

步骤一：测试场景构造 — 基于JMeter的配置

① 线程组配置：

• 设置线程数（并发数），如 5、10、15
• 设置循环次数或持续时间（如 1 小时）

② HTTP Request Sampler：

• 配置系统的 API URL
• 使用动态参数（如文本内容、角色、语速）发送请求

③ CSV Data Set Config：

• 通过 CSV 文件参数化话术文本和输入信息
• 示例 CSV 文件：

live_text,role,speed 你好，欢迎来到直播间。,toyai,1.0 今天给大家带来的是新鲜采摘的水果。,toyai,1.5

④ JSR223 Timer：

• 控制请求间隔，例如每 1 秒发送一个请求

➄ JSR223 PostProcessor：

• 提取响应数据（如生成时间、文件大小），并记录到日志文件或数据库

步骤二：压测执行—基于优测压力测试工具

① 新建测试场景

在新建测试场景中，上传JMX脚本，完成不同程度的语速、文本长度、业务并发量等控制输入。优测平台支持JMeter模式，可以提供与原生JMeter一致的压测体验。

✍ 专项测试模型如下：

测试模型—输入因子：

测试模型

测试模型—输入因子：

测试模型

② 上传csv文件

推荐使用全局文件变量，对于多条链路可共享测试数据。

06 效果与总结

结合优测压测结果和后台机器资源监控，整体TTS效果基本满足业务场景使用。TTS质量与业务量负载的平衡关键在于：

1. 构建场景化模型库以适配不同业务需求；
2. 引入动态参数调节与任务调度机制提升资源利用效率；
3. 利用测试模型与实时监控系统构建优化闭环；
4. 确保TTS系统在高负载下仍能满足质量需求，实现降本增效目标。

通过设计全面的测试体系，涵盖质量、性能、资源利用等多个维度，可以科学地评估TTS模型优化的效果。结合场景化测试、负载压力测试、对比测试和数据驱动的分析，可以不断发现瓶颈并实现针对性优化。这种测试和评估机制不仅能验证当前优化的效果，还能为TTS系统的持续改进提供坚实的数据支持，欢迎有兴趣的同学来交流和探索。

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