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Temporal Convolutional Blocks

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  1. TOOL · CL_294382 ·

    新的RL-NAS方法创建了紧凑的视听语音增强模型

    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。