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自動語音識別模型壓縮算法綜述

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doi： 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2023058

摘要： 隨著深度學習技術(shù)的發(fā)展， 自動語音識別任務模型的參數(shù)數(shù)量越來越龐大， 使得模型的計算開銷、 存儲需求和功耗花費逐漸增加， 難以在資

源受限設(shè)備上部署. 因此對基于深度學習的自動語音識別模型進行壓縮， 在降低模型大小的同（剩余24218字）

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