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自动语音识别模型压缩算法综述
被引量：
2
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作者
时小虎
袁宇平
+2 位作者
吕贵林
常志勇
邹元君
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2024年第1期122-131,共10页
随着深度学习技术的发展,自动语音识别任务模型的参数数量越来越庞大,使得模型的计算开销、存储需求和功耗花费逐渐增加,难以在资源受限设备上部署.因此对基于深度学习的自动语音识别模型进行压缩,在降低模型大小的同时尽量保持原有性...
随着深度学习技术的发展,自动语音识别任务模型的参数数量越来越庞大,使得模型的计算开销、存储需求和功耗花费逐渐增加,难以在资源受限设备上部署.因此对基于深度学习的自动语音识别模型进行压缩,在降低模型大小的同时尽量保持原有性能具有重要价值.针对上述问题,全面综述了近年来该领域的主要工作,将其归纳为知识蒸馏、模型量化、低秩分解、网络剪枝、参数共享以及组合模型几类方法,并进行了系统综述,为模型在资源受限设备的部署提供可选的解决方案.
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关键词
语音识别
模型压缩
知识蒸馏
模型量化
低秩分解
网络剪枝
参数共享
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职称材料
题名
自动语音识别模型压缩算法综述
被引量：
2
1
作者
时小虎
袁宇平
吕贵林
常志勇
邹元君
机构
吉林大学计算机科学与技术学院
吉林大学大数据和网络管理中心
中国第一汽车集团有限公司研发总院智能网联开发院
吉林大学生物与农业工程学院
长春中医药大学医药信息学院
出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2024年第1期122-131,共10页
基金
国家自然科学基金(批准号:62272192)
吉林省科技发展计划项目(批准号:20210201080GX)
+1 种基金
吉林省发改委项目(批准号:2021C044-1)
吉林省教育厅科研基金(批准号:JJKH20200871KJ)。
文摘
随着深度学习技术的发展,自动语音识别任务模型的参数数量越来越庞大,使得模型的计算开销、存储需求和功耗花费逐渐增加,难以在资源受限设备上部署.因此对基于深度学习的自动语音识别模型进行压缩,在降低模型大小的同时尽量保持原有性能具有重要价值.针对上述问题,全面综述了近年来该领域的主要工作,将其归纳为知识蒸馏、模型量化、低秩分解、网络剪枝、参数共享以及组合模型几类方法,并进行了系统综述,为模型在资源受限设备的部署提供可选的解决方案.
关键词
语音识别
模型压缩
知识蒸馏
模型量化
低秩分解
网络剪枝
参数共享
Keywords
speech recognition
model compression
knowledge distillation
model quantization
low-rank decomposition
network pruning
parameter sharing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自动语音识别模型压缩算法综述
时小虎
袁宇平
吕贵林
常志勇
邹元君
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2024
2
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职称材料
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