English(EN) Efficient Audio-Visual Speech Enhancement via Reinforcement Learning-Based Neural Architecture Search

新的RL-NAS方法创建了紧凑的视听语音增强模型

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-12 04:00

研究人员开发了一种使用基于强化学习的神经架构搜索（RL-NAS）创建高效视听语音增强模型的新方法。该方法显著减小了模型大小和计算需求，使这些模型适合部署在资源受限的边缘设备上。RL-NAS框架识别出一个拥有290万个参数的模型，其性能接近一个大得多的基线模型，同时实时因子（real-time factor）也大幅降低。 AI

影响为更高效的设备端AI语音增强应用提供了可能。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Khubaib Ahmed, Ahsan Adeel, Nasir Saleem, Kia Dashtipour, Ahsan Ulhaq, Amir Hussain · 2026-10-12 04:00

基于强化学习的神经架构搜索实现高效视听语音增强

arXiv:2610.12796v1 Announce Type: cross Abstract: Audio-visual speech enhancement (AVSE) improves speech intelligibility in noisy environments but often relies on computationally expensive models unsuitable for resource-constrained edge devices. This paper introduces a reinforcem…

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