NVIDIA Riva 和 NeMo 语音
NVIDIA Riva 是一款用于生产语音 AI（ASR、TTS 和翻译）的 GPU 加速 SDK，而 NeMo 是用于训练和微调底层模型的开源工具包。
概述
Together they let developers build fast, customizable voice applications that run on NVIDIA hardware.
深入探讨
NeMo（神经模块）是 NVIDIA 用于构建对话式 AI 的开源 PyTorch 框架。它提供用于自动语音识别 (ASR)、文本转语音 (TTS) 和自然语言任务的预训练模型，这些模型被组织为可重复使用的“神经模块”，您可以根据自己的数据进行微调。 Riva 是部署方：它将优化的模型打包在流式 gRPC 服务器后面，使用 TensorRT 和 Triton 推理服务器大规模实现低延迟。典型的工作流程在 NeMo 中训练或调整模型，将其导出为 Riva 格式，然后用于实时转录或合成。 Riva 支持带有单词级时间戳、神经 TTS 语音、说话者二值化和多种语言的流式识别，所有这些都经过调整，可在 NVIDIA GPU 上高效运行。
技术洞察
Riva 的速度来自于使用 TensorRT 编译模型并通过 Triton 提供服务，Triton 融合内核、应用混合精度 (FP16/INT8) 并动态批处理并发请求。 Conformer-CTC 或 Parakeet 等 ASR 模型会以小块的形式传输音频，同时保持上下文，在数十毫秒内生成部分转录本。 TTS 管道将声学模型（例如 FastPitch）与神经声码器（例如 HiFi-GAN）配对，以在单个 GPU 上比实时更快地生成波形。
战略影响
交通与覆盖范围
它通过转录、旁白和语音界面提高了可访问性。
成本与预算
媒体团队可以用更少的预算更快地交付精美的音频。
速度与规模
面向客户的系统可以处理更大规模的语音交互。
NVIDIA Riva 和 NeMo Speech 的未来
NVIDIA 正在推动 Riva 和 NeMo 走向更大、更多语言的基础语音模型，并与基于 LLM 的代理更紧密地集成，以实现端到端语音助手。期待更丰富的定制（单词增强、来自几分钟数据的定制语音）、更好的噪声环境鲁棒性以及跨数据中心 GPU 到 Jetson 等边缘设备的部署。随着 NeMo 与生成模型一起发展，语音识别、翻译和会话推理之间的界限将继续模糊到统一的实时管道中。
现实世界的实施
实时呼叫中心转录和现场代理协助，使用字级时间戳为客户呼叫提供字幕
通过在 NeMo 中对几个小时的录音进行微调 FastPitch，为虚拟助手构建定制品牌的 TTS 声音
在 NVIDIA GPU 上为视频会议或流媒体活动提供实时字幕和语音翻译
使用 NeMo 针对特定领域的医学或法律词汇微调 Conformer ASR 模型，然后通过 Riva 提供服务
风险与防护栏
如果未征得同意，语音滥用和冒充风险就会增加。
由于口音、方言或嘈杂的环境，准确性可能会下降。
如果没有明确的标签，合成音频可能会被误认为是真实的语音。
实施路线图
获得语音捕获、克隆和重用的明确同意。
测试不同扬声器和背景条件下的质量。
定义人员必须审查或批准输出的时间。
标记合成音频并保留来源记录以供问责。
不断探索
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常见问题
What is NVIDIA Riva and NeMo Speech?
NVIDIA Riva 是一款用于生产语音 AI（ASR、TTS 和翻译）的 GPU 加速 SDK，而 NeMo 是用于训练和微调底层模型的开源工具包。它们共同帮助开发人员构建在 NVIDIA 硬件上运行的快速、可定制的语音应用程序。
NeMo 和 Riva 之间的主要区别是什么？
NeMo 是用于构建和微调语音和语言模型的开源工具包，而 Riva 则打包并提供这些模型以供低延迟生产使用。
Riva 依靠哪两项 NVIDIA 技术来实现低延迟推理？
Riva 使用 TensorRT 编译模型以优化 GPU 执行，并通过 Triton 推理服务器提供服务，该服务器处理动态批处理和并发性。
在典型的 Riva TTS 管道中，HiFi-GAN 等声码器的作用是什么？
FastPitch 等声学模型可根据文本预测声谱图特征，HiFi-GAN 等神经声码器将这些特征转化为最终的可听波形。
Riva 中的“流式”ASR 可实现什么功能？
流式识别以小块的形式处理音频并近乎实时地发出部分结果，而不是等待整个话语完成。
NeMo 为语音模型提供的定制示例是什么？
NeMo 允许开发人员根据自己的数据微调预训练模型，例如调整 ASR 模型以识别专业的医学或法律术语。