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- QCS6490
- 0.1RTFFP32
- QCS8550
- 0.06RTFFP32
- IQ9
- 需适配
- IQ8
- 需适配
机房真机实测，全部精度 ›
运行效果
语音合成结果
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机房真机 QCS8550 · FP32 · 处理耗时 244.9 ms
板卡实测
真机实时率（处理耗时 ÷ 音频时长），越低越快。
部署指南
- 1
在工作流中跑通
用样例或自己的输入在机房的QCS8550 上运行，确认结果和速度。
- 2
导出工程
在工作流右上角选择「导出」，下载工程包。模型与样例按 sha256 锁定，前后处理与网站运行时一致。
- 3
在板卡上安装运行库
把工程拷到QCS8550（ARM64、Python 3.10 的 AidLux 环境，AidLux ≥ 2.0），在工程目录下载并校验已验证的配套运行库。
python3 install-sdk.py - 4
只需要模型文件？
各板卡的构建也发布在 Hugging Face ↗，按芯片下载，文件与工程包中的完全一致。
hf download APLUX-Agora/WeTTS --include "targets/QCS8550/*" --local-dir ./resources - 5
运行
结果写入 outputs/，并打印每块积木的耗时。工程通过官方 AidVoice 接口加载模型，代码完整随包提供。
python3 app/pipeline.py --sdk-root .sdk --input 你的文件
规格
- 任务
- 语音合成
- 来源
- Model Farm
- 已知限制
- 使用官方 ONNX 中文前端和多语种 VITS 声学模型，在 CPU 上运行；当前接入中文文本前端，单次最多 200 字符，标点不发音，词表外字符、数字和外文需改写为中文。输出为 16kHz 单声道 PCM WAV，最多 60 秒。已通过真实合成及语音识别回读，不承诺任意文字的发音准确率。 混合中文中的拉丁字母按字母名称朗读，数字逐位朗读，不会静默丢弃；整句英文需选择英文语音合成模型。
- 许可证
- —
- 版本
- 1.0.0
