技术背景

CosyVoice2.0 是阿里巴巴达摩院自研的新一代高保真语音合成模型，具备语音克隆功能，仅需 30 秒以内的 Prompt 音频即可克隆目标音色，支持跨语种复刻。阿里云人工智能平台 PAI 支持快速部署 CosyVoice2.0 语音合成服务。适用于客服对话、有声书朗读、短视频配音等多种场景，在多个场景中，优化合成音频的推理速度，提升计算资源利用率，实现低延时、高吞吐的部署，成为语音合成技术领域的重要挑战。针对这些难题，PAI 提供了全方面的加速解决方案，在保证精度的情况下，提升了语音快速复刻，跨语种复刻的性能，降低成本的同时，提升了用户使用体验。同时支持 http（流式/非流式），websocket 等多种通讯协议，满足不同应用场景的集成需求。

CosyVoice2.0 模型示意图（CosyVoice 2: Scalable Streaming Speech Synthesis with Large Language Models，https://arxiv.org/pdf/2412.10117）

技术挑战

1. 首包延迟过长

CosyVoice 2.0 的语音合成核心系统由多个精密模型协同构成。在生成首包语音时，系统需要依次完成所有模型的加载与初始化，这一预处理链路相对较长，因此导致了目前首包耗时较高的现象，其性能表现仍有待优化。

2. 推理流水线性能不均衡

CosyVoice2.0 的语音合成流程包含多个子模型协同工作，如文本编码器（Text Encoder）、音色编码器（Speaker Encode）、基于块感知的因果流匹配模型（chunk-aware causal flow matching model）和声码器模型（Vocoder Model）。其中，流匹配模型和声码器模型的计算复杂度较高、推理耗时长，成为整个流水线的性能瓶颈；而文本编码等前置模块则相对轻量、响应迅速。这种“快慢混搭”的结构导致整体吞吐受限于最慢环节，难以充分发挥硬件资源的并行处理能力。

3. 参考音频 Embeddingc 生成延迟高

语音克隆依赖于从参考音频中提取音色 Embedding，该过程涉及音频预处理、特征提取和深度编码，计算开销大且无法与文本推理完全并行。若在每次请求时同步生成 Embedding，将显著增加端到端延迟。因此，需设计异步 Embedding 生成机制，并结合高效的缓存策略，避免重复计算，提升响应速度。

4. 负载不均衡影响资源利用率

在多实例部署环境下，不同请求的计算负载差异巨大，不同请求的文本长度和音频复杂度差异显著，容易造成 GPU 与 CPU 之间的负载不均。部分实例处于排队等待状态，而其他实例已过载，导致整体集群资源利用率下降，难以实现线性扩展。

技术亮点

1. 架构解耦（前后端分离）

我们将速度较慢的基于块感知的因果流匹配模型、声码器模型和文本编码器等前置模块解耦，分别单独部署，各模块可单独扩缩容，用户可以更具实际情况选择合适的配比。

2. 流式生成与首包优化

为满足直播、实时对话等场景对低延迟的极致要求，我们实现了完善的流式生成 pipeline。基于 CosyVoice2.0 的流式架构，系统支持在文本编码和流匹配模型生成部分声学特征后，即刻触发声码器进行小块音频的编码与播放，无需等待整个句子生成完毕。通过这项首包耗时（Time-To-First-Chunk）优化，成功将端到端的流式响应延迟控制在 200 毫秒以内，为用户提供了“开口即响”的沉浸式体验。

3. Reference-audio 预加载与缓存

我们引入了音色预加载与缓存机制，用户可在发起请求之前注册音色，系统会同步生成并存储对应的音色 Embedding 至缓存集群。在实时合成阶段，请求仅需携带 reference_audio_id，即可通过毫秒级缓存读取直接获取 Embedding，从而将参考音频编码环节彻底移出关键路径，消除了此项带来的前端延迟。

4. 动态请求负载

我们实现了更高效的动态请求负载，根据请求的实时计算特征（token 长度、参考音频复杂度）进行细粒度的资源分配，实现计算资源的按需分配与流水线级协同调度，有效避免了 GPU 计算单元在处理轻量请求时频繁空转，降低高负载下引发的长尾请求堆积，显著降低 P99 延时，有效提升 GPU 利用率并保障端到端延迟的稳定性。

5. 全链路可观测性与智能弹性伸缩

PAI 平台为 CosyVoice2.0 服务集成了深度的可观测性能力。通过实时监控每个模块的 QPS、延迟、GPU 利用率和队列长度等数十项指标，并结合预设的弹性伸缩规则，系统能够自动判断资源瓶颈所在。当流匹配模块成为瓶颈时，系统会自动扩容该模块实例；当缓存集群压力增大时，则会增加缓存节点。这种基于业务指标的智能弹性伸缩，实现了从“资源级”到“业务级”的运维飞跃，在保障服务 SLA 的同时，最大限度地优化了资源成本。

测试结果数据

为量化评估优化效果，我们在典型业务场景下，针对首包延迟 与实时率（RTF） 两个关键指标，与开源版本 CosyVoice 进行了对比测试。结果如下：

测试场景：

• 极速复刻：输入文本长度≤10 字，参考音频≤5 秒

• 跨语种复刻：中英混合文本，参考音频为英文

• 自然语言复刻：中文长文本，参考音频为中文

测试环境：

• 基线：开源 CosyVoice 版本

• 优化版：本文所述优化方案

• 硬件：GPU，单卡 32vCPU，256GiB 显存

测试数据：

注：高并发测试中，GPU 功耗已达满载，表明系统已充分压榨硬件性能。

测试结论：

在单卡单并发配置下，极速复刻与自然语言复刻场景的首包延迟降低超过 50%，RTF（实时因子）耗时减少超过 20%；跨语种复刻场景的首包延迟也实现了超过 45%的显著优化。

在采用“2 前端 + 1 后端”的高性能分布式部署模式下，极速复刻和自然语言复刻场景的首包延迟同样降低超过 50%，跨语种复刻场景的首包延迟降幅亦达 45%以上，整体性能提升效果显著且稳定。

服务访问与使用方式

我们提供灵活的服务访问方式，满足不同用户群体的需求：

• API 访问：提供标准化的 HTTP（支持流式与非流式响应）及 WebSocket 接口，便于开发者将语音合成能力无缝集成到各类应用系统中。

• WebUI 访问：同时提供友好的图形化 Web 界面，用户无需编码即可通过浏览器直接体验语音合成与音色克隆功能，大幅降低使用门槛。

模型定制化与硬件兼容性

• 模型微调支持：平台支持用户上传自有数据，对 CosyVoice2.0 模型进行微调（finetune），以适配特定业务领域或个性化音色需求，实现更精准的语音合成效果。

• 国产化芯片支持：除了主流的 NVIDIA GPU，我们的服务还支持在 XPU 等国产化芯片上进行推理部署，为用户提供更多元化的硬件选择，保障供应链安全。

社区支持

欢迎钉钉搜索群号“161765003163”，加入 PAI-CosyVoice 技术交流钉钉群，获取最新的技术资料、部署指南，并与开发团队直接交流。

在 PAI 平台部署 CosyVoice 服务

您可以通过以下路径，在人工智能平台 PAI 上快速部署 CosyVoice 语音合成服务。平台提供两种部署架构，以满足从快速体验到高性能生产的不同需求。

1. 登录人工智能平台 PAI 控制台。

2. 进入 “模型在线服务（EAS)” 模块，点击 “部署服务”。

3. 在服务创建向导中，于 “场景化部署” 分类下找到并选择 “AI 语音生成-CosyVoice 部署” 解决方案模板。

1. 后续根据模板引导，配置服务参数并选择 标准版 或 高性能版 部署模式即可。

1. 点击 Web 按钮，跳转至 WebUI 页面