基于 OpenVINO 实现 SpeechT5 语音合成模型本地部署加速

在AI语音合成领域，本地部署语音合成模型能有效保障隐私并降低网络以来。本文将详细介绍如何基于OpenVINO工具套件，在intel设备上完成Microsoft Speech T5系列语音合成模型的本地部署，适合有一定Python基础的开发者参考。

一、部署前准备工作

在开始部署前，需确保软硬件环境满足以下要求，避免后续操作中出现兼容性问题

1、硬件要求

本次部署仅支持Intel架构设备（包括Intel NPU、Intel GPU），AMD或其他架构设备暂不支持，这是由OpenVINO对硬件的优化方向决定的。

2、软件要求

• Python环境：需安装3.10以上版本（推荐3.11版本，兼容性更优）。可通过Python --version 命令检查当前版本，若版本过低，可从Python官网下载对应系统的安装包进行升级。
• Git工具：用于从ModelScope等平台克隆模型文件。Windows系统可安装Git for Windows，Linux/macOS通常自带Git，若未安装则可通过sudo apt install git或brew install git命令安装。

#Linux
sudo apt install git
#Mac
brew install git

• OpenVINO GenAI 2025.3 ：核心加速工具，需单独配置环境。

二、下载SpeechT5系列模型

SpeechT5语音合成方案需连个核心模型配合：SpeechT5——TTS（语音合成主模型）和SpeechT5_hifigen(声码器，优化音频质量），需通过Git从ModelScope平台克隆到本地

1、选择模型储存路径

建议在本地创建专门的模型储存目录，避免文件分散。以Windows系统为例，可在D盘创建ModelRepository目录

#Windows
cd D:\mkdir ModelRepositorycd ModelRepository#Linux/Macmkdir -p ~/ModelRepository​cd ~/ModelRepository

2.克隆模型文件

在上述创建的目录中，分别执行Git命令克隆两个模型，克隆过程中需保证网络稳定（若克隆速度过慢，可配置Git代理或使用国内镜像）

# 克隆speecht5_tts主模型​git clone https://www.modelscope.cn/microsoft/speecht5_tts.git​# 克隆speecht5_hifigan声码器模型​git clone https://www.modelscope.cn/microsoft/speecht5_hifigan.git

克隆完成后，在ModelRepository目录下会生成两个子目录：speecht5_tts和speechT5_hifigan，在每个目录包含模型权重、配置文件等关键文件，后续部署需调用这些文件。

三、配置OpenVINO环境

OpenVINO GenAI是Intel瑞出的AI加速工具套件，能显著提升模型在Intel设备上的推理效率，2025.3版本对语音合成模型有专门优化，需要安装以下步骤完成安装配置

1.创建并激活Python虚拟环境

为避免依赖包冲突，推荐使用Python虚拟环境隔离部署环境Conda/venv。执行以下命令创建并激活虚拟环境（以openvino-tts-env命名）

# 创建虚拟环境​
python -m venv openvino-tts-env​# 激活虚拟环境（Windows CMD）​openvino-tts-env\Scripts\activate.bat​
​# 激活虚拟环境（Windows PowerShell）​.\openvino-tts-env\Scripts\Activate.ps1​​# 激活虚拟环境（Linux/macOS）​
source openvino-tts-env/bin/activate

激活成功后，终端或命令提示符前会显示（openvino-tts-env)，表示当前处于虚拟环境中。

2.安装OpenVINO GenAI 2025.3

OpenVINO GenAI可通过pip命令直接安装，需指定2025.3版本以确保与模型兼容，命令如下：

pip install openvino-genai==2025.3

除OpenVINO GenAI外，还需要安装其他相关依赖

pip install torch==2.9.0 soundfile==0.13.1 transformers==4.55.4

根据自己电脑情况安装，指定版本是为了避免新版本依赖包与模型或 OpenVINO 产生兼容性问题，若后续需升级版本，需先测试兼容性。

四、模型准备

克隆的 SpeechT5 模型为 PyTorch 格式（.bin权重文件），虽可被 OpenVINO GenAI 直接加载，但为进一步提升推理效率，需完成模型文件完整性检查与格式适配，确保部署过程顺利。

1、speecht5_tts 模型关键文件

• pytorch_model.bin：模型权重文件（约 558MB），若文件大小异常（如仅几 KB），说明克隆未完成，需重新执行克隆命令。​
• config.json：模型配置文件，包含模型结构、输入输出格式等关键参数，缺失会导致模型无法解析。​
• preprocessor_config.json：数据预处理配置文件，用于文本输入的格式转换，不可或缺。

2、speecht5_hifigan 模型关键文件

• pytorch_model.bin：声码器权重文件（约 48.3MB），需确认文件完整性。​
• config.json：声码器配置文件，定义音频生成相关参数，必须存在。​

若发现文件缺失或损坏，可删除对应模型目录，重新执行git clone命令克隆，确保网络稳定避免中断。

3、安装Optimum-cli 

pip install optimum[openvino,nncf]

4.转换模型为IR格式

optimum-cli export openvino --model ./speecht5_tts --model-kwargs "{\"vocoder\": \"./speecht5_hifigan\"}" --weight-format fp16 --task text-to-speech --trust-remote-code tts-ov

五、实现模型本地部署与语音合成

1、在ModelRepository目录下创建run.py文件，代码如下（关键部分已写注释代码）

import numpy as np
import openvino_genai as ov_genai
import soundfile as sf
import os# 配置参数
model_dir = "./tts-ov"
text = "I am Yueyue AI assistant, how can I help you?"
output = "output_genai.wav"try:# 加载模型并合成语音pipe = ov_genai.Text2SpeechPipeline(model_dir, device="CPU")result = pipe.generate(text=text)# 保存音频sf.write(output, result.speeches[0].data[0], 16000)print(f"音频已保存至：{os.path.abspath(output)}")except Exception as e:print(f"错误：{e}")

2、在虚拟环境中，进入ModelRepository目录，执行以下命令运行部署代码：

python run.py

运行成功则可看到目录下生成output.wav文件，注意该模型不支持中文

3.常见问题解决

• 模型加载失败：检查模型路径是否正确，确保speecht5_tts和speecht5_hifigan目录下有pytorch_model.bin（模型权重）和config.json（配置文件）。​
• 音频无声音：确认输入文本为英文（当前模型不支持中文），若需中文合成，需替换为支持中文的 SpeechT5 衍生模型（如 ModelScope 上的中文 SpeechT5 模型）。​
• 推理速度慢：若使用 CPU 推理，可尝试改为 Intel GPU（需确保已安装 Intel 显卡驱动，且代码中device参数改为 "GPU"），GPU 加速可提升 2-3 倍推理效率。
• NPU使用错误，该模型在转换时若需要使用NPU则需要添加对称量化参数

六、总结

本文通过 “环境准备→模型下载→OpenVINO 配置→模型转换→代码部署” 四个步骤，完成了 SpeechT5 语音合成模型的本地部署，基于 OpenVINO 的优化，在 Intel 设备上可实现高效的语音合成。

若在部署过程中遇到其他问题，可参考OpenVINO官方文档或在 CSDN 评论区留言，作者看到后会及时回复。