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RESEARCH · CL_90886 · Jun 12 · 02:10

神经说话人分割模型为提高效率而压缩

研究人员探索了神经说话人分割在资源受限硬件上的效率-性能权衡，特别适用于医疗调度等时间关键型应用。他们使用 SIMSAMU 数据集评估了剪枝和低比特量化等模型压缩技术。研究发现，虽然模型压缩会减小内存占用，但会降低性能，在特定操作点，尽管模型大小减半并保持实时因子，但使用 FP16 时 DER 相对增加了 40%。