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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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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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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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关键要点
- 介绍了最近开发的 RNN-T 模型，具有较小的 GPU 内存消耗。
- RNN-T 模型具有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。
- 研究了如何将 RNN-T 模型定制为新领域。
- 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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