基于命令词的语音识别模型压缩方法.pdf
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基于命令词的语音识别模型压缩方法.pdf
基于命令词的语音识别模型压缩方法,包括如下步骤:S1:进行初始训练,得到原始语音识别模型MD1,并得到相应的音素分类类别M;S2:根据需要训练的命令词A得到A对应的音素类别k,将原始语音识别模型MD1中的剩余音素聚类为1类;S3:对原始语音识别模型MD1进行微调训练得到更新后的第二模型MD2;所述微调训练具体为:保留原始语音识别模型MD1中除输出层外的其余层参数,并更新输出层的节点数为k+1,进行模型迁移训练,所有层的模型参数进行梯度更新。本发明通过降低参数量,可在不显著影响识别效果的情况下显著减小语音识
语音识别声学模型压缩的研究.docx
语音识别声学模型压缩的研究随着语音识别技术的不断发展,人们对于如何减小模型大小,以便于更好的应用于嵌入式设备,移动设备以及其他的计算资源受限的场景中的需求越来越大。语音识别系统中的声学模型是识别准确率的关键,因此如何压缩声学模型成为研究的重点和难点。本文将介绍语音识别声学模型压缩的研究现状、方法和未来发展方向。1.研究现状语音识别声学模型的压缩主要考虑以下两个方面:一是模型量化(quantization);二是模型结构压缩。模型量化旨在降低模型的参数数量,从而减小模型的大小、存储和计算复杂度,常用的方法包
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基于端对端transformer模型的语音识别方法.pdf
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基于改进Transformer模型的语音识别方法及装置.pdf
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