2019年智能音箱场景下的性能优化.pdf

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1、Abel CaoDuerOS首席布道师2018.1智能音箱场景性能优化Wireless_com 引子：那些个智能音箱们3Amazon 最早推出Echo小米的小爱同学阿里的天猫精灵Google 推出Google HomeApple 推出HomePodwireless_com 4什么智能音箱speakerMicrophoneInternetSkillservicespeakerwireless_com智能音箱的工作原理框图5SpeakermicTouchScr语音输入触屏输入Internet信号处理本地AITTSASRTTS算法引擎语言模型NLP/NLUNLG业务引擎业务资源IOT 设备W

2、ifi/BlueTooth/zigbee/IR技能服务wireless_com对话式AI操作系统DuerOS6wireless_com基于DuerOS的智能音箱工作流7tataUFO 智能音箱的性能8 硬件性能硬件资源效率，CPU/Memory/IO等能源效率功耗软件性能并发容量，吞吐量/并发用户数等响应速度，响应时间/延迟时间等wireless_com9智能音箱的性能优化响应速度性能测量感知是开始度量是基础网络优化减少网络节点间的路由（节点的移动）架构优化调整通信的方式平衡交互的请求逻辑优化代码优化与并行处理缓存优化多节点的缓存优化tataUFO 基于日志的度量10类似基于E

3、LK 的日志分析系统Logstash 1Logstash 2Logstash 3ElasticSearchKibana View关键信息时间戳tataUFO 网络优化11同机房专线连接带宽tataUFO 协议架构优化12智能音箱ASRNLP/NLUTTS123智能音箱ASRNLPTTStataUFO 业务逻辑优化业务梳理，时延分布13端上的处理延时尾音检测VAD 检测ASR识别NLP等业务处理TTS语音合成wireless_com技能服务应用（Skill）的优化垂直优化，单体最优14wireless_com面向DBP的FaaS架构CFC上的技能优化15函数计算的几大特征：1.由事件驱动2.仅

4、按调用次数收费，不调用不收费3.高伸缩性、高弹性相较传统云服务有节省资源、价格低廉的特点。wireless_com 业务逻辑优化预处理16端上的处理延时尾音检测VAD 检测ASR识别NLP等业务处理TTS语音合成wireless_com缓存优化 TTS 预充和缓存NLP 预测流PreTTS预合成TTS 缓存17端上的处理延时尾音检测VAD 检测ASR识别NLP等业务处理TTS语音合成wireless_com端上的优化缓存无处不在18硬延时的分布缓冲区调整实时性Query结果的缓存wireless_com 智能音箱性能的最佳体验19600ms 人的反馈1.25 s 的理想值1.8s 的门限2.5s3s 难已接受Wireless_com19wireless_com 20tataUFO 23谢谢！

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