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TODM: 基于高效超网络的一次训练多次部署的 RNN-T 压缩方法，用于设备上的 ASR 模型

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内容提要

本文介绍了最近开发的RNN-T模型，具有较小的GPU内存消耗、更好的初始化策略和先进的编码器建模。该模型在识别准确性和延迟方面优于混合模型。研究还比较了几种使用新领域纯文本数据的方法，发现利用特定领域文本生成的文本到语音更新RNN-T的预测和联合网络最有效。

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标签

GPU内存消耗 RNN-T模型 rnn 初始化策略 编码器建模 识别准确性
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