语音识别中的Conformer模型压缩研究

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘 要： 针对使用Conformer模型的语音识别算法在实际应用时设备算力不足及资源缺乏的问题，提出一种基于Conformer模型间隔剪枝和参数量化相结合的模型压缩方法。实验显示，使用该方法压缩后，模型的实时率（real time factor， RTF）达到0.107614，较基线模型的推理速度提升了16.2%，而识别准确率只下降了1.79%，并且模型大小也由原来的207.91MB下降到72.69MB。（剩余9879字）

试读结束

目录
monitor
客服机器人