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Andreas Søeborg Kirkedal
Andreas Søeborg Kirkedal
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剪枝Whisper-small通过充当正则化器来提高ASR准确性
研究人员已经证明，神经网络剪枝可以作为自动语音识别（ASR）系统的正则化技术，而不仅仅是压缩方法。通过分析Whisper-small模型中不同组件的敏感性，他们发现剪枝特定层，如解码器自注意力或最后一个编码器层，实际上可以提高泛化能力并降低词错误率（WER）。这种方法允许更积极的压缩而不会显著损失准确性，表明剪枝可以成为一个有价值的架构设计工具。
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量化研究使更小、更准确的Whisper-small ASR成为可能
一篇新发布的arXiv研究论文评估了用于Whisper-small自动语音识别模型的各种训练后量化（PTQ）技术。该研究测试了PyTorch、Optimum-Quanto、HQQ和bitsandbytes等库，发现使用Quanto的动态int8量化在压缩和准确性之间取得了最佳平衡。该方法将模型大小减少了57%，同时在LibriSpeech数据集上略微提高了词错误率，使得Whisper-small更容易部署在资源受限的设备上。