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Effective and Efficient Mixed-Precision Quantization of Speech Foundation Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新颖的混合精度量化方法，旨在提高语音基础模型的量化效率。该方法结合了混合精度学习与模型参数估计，显著提升了压缩比，缩短了压缩时间，同时保持了单词错误率不变，展现了良好的实际应用前景。
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关键要点
- 提出了一种新颖的混合精度量化方法，旨在提高语音基础模型的量化效率。
- 该方法结合了混合精度学习与模型参数估计，整合为一个模型压缩阶段。
- 研究结果表明，该方法显著提升了压缩比，缩短了压缩时间。
- 在不提高单词错误率的情况下，保持了模型的准确性。
- 展示了该方法在实际应用中的良好前景。
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