高通端侧部署语音生成式 AI，长时间连续生成音频出现爆音、杂音失真，如何排查优化？

大杯西瓜冰 2026-06-25 11:44:00

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weixin_38498942 06-25 19:35
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检查音频输出缓存是否溢出，增大音频环形缓冲区；统一模型输出采样率与硬件声卡参数；推理输出增加淡入淡出过渡处理，避免音频帧边界突变；降低 NPU 短时满载造成的音频调度延迟。

终端侧生成式AI时代已经来临｜中国AIGC产业峰会
2015年及更早之前，AI主要用于一些比较简单的图像识别、图像分类用例，所以我们给NPU配置了标量和向量加速器。2016—2022年间，计算摄影概念开始流行，我们把研究方向从图像分类转移到了AI计算摄影及视频等等，包括对自然语言理解和处理的支持，以及对Transformer模型的支持，我们给NPU硬件在标量和向量加速器的基础之上，增加了张量加速器。2023年，大模型热度很高，我们在业内率先完成了端侧的大模型支持，给NPU配置了专门的Transformer加速模块。
什么是生成式人工智能
然而，与学习模式并根据这些模式做出预测或决策的传统机器学习模型不同，生成式人工智能更进一步——它不仅从数据中学习，还创建模仿输入数据属性的新数据实例。应用程序和用例非常广泛。生成式人工智能可用于根据特定作者的风格创作短篇故事，生成不存在的人的真实形象，以著名作曲家的风格创作交响乐，或者从简单的文字描述。这使得生成式人工智能可用于设计生成类似人类响应的虚拟助手、开发具有动态和不断变化内容的视频游戏，甚至生成用于训练其他人工智能模型的合成数据，特别是在收集现实世界数据可能具有挑战性或不切实际的情况下。
人工智能、机器学习和生成式人工智能之间有什么区别？
生成式人工智能是机器学习的一个进阶阶段，它利用深度学习等复杂的机器学习技术，让计算机能够生成全新的、真实的内容，例如文章、图像和音乐等。人工智能的应用范围非常广泛，从简单的语音助手到复杂的机器人系统，都可以归入人工智能的范畴。所有格式的生成式人工智能——文本、音频、图像和视频——都可以用来通过创建看似可信的从未发生过的事情的表征来生成错误信息，这在选举方面是一种特别令人担忧的可能性。随着技术的不断进步和应用领域的拓展，我们有理由相信，这三者将会在未来发挥更加重要的作用，推动人类社会迈向更加智能化的未来。
端侧语音对话AI：本地部署、优化与实战指南
语音交互技术正从云端向本地设备迁移，其核心在于构建一个完整的端到端处理流水线。这一过程涉及语音识别、自然语言理解和语音合成三大关键技术模块。通过模型量化、推理优化和高效的内存管理，可以在资源受限的设备上实现低延迟、高隐私的智能对话。端侧部署不仅保障了数据安全，还支持离线使用，降低了服务成本。在应用场景上，本地化AI助手特别适合对隐私敏感、网络不稳定或需要快速响应的环境，如个人移动设备、嵌入式系统和边缘计算节点。本文以开源项目为例，深入探讨了如何整合Whisper、Llama等先进模型，并解决大语言模型在移动
高通与智谱基于骁龙8至尊版移动平台合作适配优化GLM-4V端侧视觉大模型，加速多模态生成式AI体验的终端侧部署
充分利用骁龙8至尊版的强大终端侧AI性能和高通AI软件栈为模型带来的性能优化，GLM-4V端侧视觉大模型能够实现令人惊叹的处理能力，以超过70 tokens/秒的速度在终端侧高速运行。我们相信，终端侧算力平台的性能跃迁结合大模型能力的进步，会将生成式AI带入新的时代。——骁龙峰会首日，智谱与高通技术公司宣布合作将GLM-4V端侧视觉大模型，面向骁龙8至尊版进行深度适配和推理优化，支持丰富的多模态交互方式，进一步推动多模态生成式AI在终端侧的部署和推广，赋能更加情境化、个性化的终端侧智能体验。
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