測試匠談 | AI語音合成之大模型性能優化實踐

「測試匠談」是優測云服務平臺傾心打造的內容專欄，匯集騰訊各大產品的頂尖技術大咖，為大家傾囊相授開發測試領域的知識技能與實踐，讓測試工作變得更加輕松高效。

本期嘉賓介紹

Soren，騰訊TEG技術事業群質量工程師，負責騰訊AI語音合成產品的技術研發與創新，主導核心模塊的質量保障與性能優化，致力于為集團內部和業界提供領先的語音合成服務。

導語

AIGC的應用領域廣泛，包括但不限于文本生成、語音合成、圖像創作、視頻制作、游戲開發等。高質量內容輸出，通常需要更多計算資源、更長的推理時間或更高的GPU利用率，這種高昂的硬件投入對企業運營成本造成了極大的壓力。本文將深入探討AI語音合成如何通過專項測試實踐，從智能化測評，到性能評估資源效率最大化，幫助AI業務解決技術性能瓶頸，降低成本浪費，并結合實際案例進行全面分析和解決難題。

01 背景

在AI驅動的TTS（語音合成）系統中，推理后端的成本占比高達90%以上，而其中的主要開銷來自于GPU資源。與此同時，TTS 模型在 AIGC 時代變化非常快，不斷有SOTA模型發布，還需要保持推理后端的靈活性，能夠迅速切換到前沿模型。

因此，面對高昂的推理成本和快速變化的模型環境，優化TTS推理后端的GPU利用率，不僅是降本增效的核心路徑，更是企業在未來AI競爭中脫穎而出的關鍵。

02 業務特點

TTS（Text-to-Speech，語音合成）是將文字轉化為自然流暢的語音的技術，極大地豐富了內容的表達形式。在AIGC時代背景下，它不僅提升了內容生產的效率，還為智能化交互、社交等互聯網應用提供新增長點。常見的應用場景有：
在這里插入圖片描述

03 性能優化思路

針對不同場景，TTS生產的音頻要求是不一樣的。翻譯為技術的語言就是說，如果音頻文件生成的質量由 TTS軟件系統和硬件系統構成，那么在確定性有限的硬件資源下，TTS軟件系統則需要針對不同的業務場景下輸出對應的音頻文件質量。而不同業務場景，業務量不一樣，也就是對TTS軟件系統并發請求負載不一樣，那么在不同的負載（GPU開銷）下，輸出的音頻的質量不一樣。

因此，我們可以構建一個測試模型，即通過不同API調用頻率，結合影響音頻生成的因子：話術內容長度、話術內容復雜度、情感、聲音角色等，最終去建立一個不同業務請求量（不同間隔定時發送請求），讓TTS系統處理不同負載下，生成出不同質量分數的音頻文件。

于是，我們便有了以下分步解決方案：

模型選擇與負載適配：為不同場景配置專用模型，根據負載動態切換，制定模型適配策略；
動態調整TTS質量與資源開銷：根據負載實時動態，通過適配模型、動態調整參數、請求批量化處理，以降低系統開銷；
構建負載—質量映射模型：通過測試與數據驅動的方法，我們建立負載與質量之間的映射關系，指導系統優化；

04 TSS性能優化專項測試實踐

① 測試目標

測試的核心目的是評估優化后的TTS模型在實際應用中的表現是否達到了預期，包括：

音頻質量是否提升：優化后的模型在清晰度、自然性、情感表達和連貫性上是否滿足場景需求。
系統性能是否提高：響應時間、并發處理能力、GPU利用率是否達到最佳平衡。
資源開銷是否降低：在相同硬件資源下，是否能夠支持更多的業務負載或減少GPU資源消耗。

② 衡量指標

將測試目標轉化為以下關鍵指標，確保測試的全面性和科學性：

ⅰ 內容質量指標
關鍵指標可以結合業務實際需求，通過主觀評價和客觀評價結合的方式，不在本篇展開討論。

ⅱ 系統性能指標

響應時間（Latency）：模型從接收到請求到完成音頻生成的時間，單位為毫秒(ms)；
吞吐量（Throughput）：單位時間內模型處理的請求數量；
并發處理能力：系統在高并發場景下的穩定性和響應能力；
GPU利用率（GPU Utilization）：模型運行時GPU的資源占用率，衡量硬件使用效率。

③ 專項工具

性能測試工具：JMeter+優測壓力測試工具
性能分析工具：如NVIDIA Nsight/Prometheus監控GPU利用率

④ 測試方案設計

為了建立負載與質量之間的映射關系，指導系統優化，并且評估優化后的模型在實際應用中的表現是否達到了預期，測試方案設計如下：

(1) 場景化測試
針對不同業務場景（電子書朗讀、數字人直播、語音導航、客服助手），設計專屬測試用例。

? 覆蓋的要點

ⅰ 定義輸入參數：

輸入文本長度：如短句、中長句、長句
感表達復雜度：如單一情感、混合情感
語音角色：如男性、女性、兒童等

ⅱ 測試內容：不同需求場景下的內容生成，逐一評估其質量、響應時間和資源消耗。

? 部分場景用例示例
在這里插入圖片描述

(2) 負載測試
實時監控系統負載，動態調整內容生成參數。

? 覆蓋的要點：

并發請求模擬：模擬不同的并發請求量，并監測音頻質量和響應時間的變化
批量請求壓力測：發送大量連續請求，觀察系統是否在高負載下保持穩定

(3) 數據驅動測試
通過測試數據構建全局映射模型，不斷優化性能。

? 覆蓋的要點：

固定的硬件資源
通過調整模型的參數，觀察其對生成內容質量和性能的影響

(4) 對比測試
與優化前的模型進行直接對比，測試在相同場景和輸入條件下的性能差異。

? 覆蓋的要點：

質量對比：優化前后音頻質量的評分差異
性能對比：優化前后響應時間、GPU利用率、吞吐量的差異
資源對比：優化前后單位請求的計算開銷和能耗差異

05 實施方法

步驟一：測試場景構造 — 基于JMeter的配置

① 線程組配置：

設置線程數（并發數），如 5、10、15
設置循環次數或持續時間（如 1 小時）

② HTTP Request Sampler：

配置系統的 API URL
使用動態參數（如文本內容、角色、語速）發送請求

③ CSV Data Set Config：

通過 CSV 文件參數化話術文本和輸入信息
示例 CSV 文件：

live_text,role,speed 你好，歡迎來到直播間。,toyai,1.0 今天給大家帶來的是新鮮采摘的水果。,toyai,1.5

④ JSR223 Timer：

控制請求間隔，例如每 1 秒發送一個請求

? JSR223 PostProcessor：

提取響應數據（如生成時間、文件大小），并記錄到日志文件或數據庫

步驟二：壓測執行—基于優測壓力測試工具

① 新建測試場景
在新建測試場景中，上傳JMX腳本，完成不同程度的語速、文本長度、業務并發量等控制輸入。優測平臺支持JMeter模式，可以提供與原生JMeter一致的壓測體驗。
在這里插入圖片描述

? 專項測試模型如下：

測試模型—輸入因子：測試模型
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② 上傳csv文件
推薦使用全局文件變量，對于多條鏈路可共享測試數據。
在這里插入圖片描述

06 效果與總結

結合優測壓測結果和后臺機器資源監控，整體TTS效果基本滿足業務場景使用。TTS質量與業務量負載的平衡關鍵在于：

構建場景化模型庫以適配不同業務需求；
引入動態參數調節與任務調度機制提升資源利用效率；
利用測試模型與實時監控系統構建優化閉環；
確保TTS系統在高負載下仍能滿足質量需求，實現降本增效目標。

通過設計全面的測試體系，涵蓋質量、性能、資源利用等多個維度，可以科學地評估TTS模型優化的效果。結合場景化測試、負載壓力測試、對比測試和數據驅動的分析，可以不斷發現瓶頸并實現針對性優化。這種測試和評估機制不僅能驗證當前優化的效果，還能為TTS系統的持續改進提供堅實的數據支持，歡迎有興趣的同學來交流和探索。