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微型语音增强的两步知识蒸馏

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内容提要

该研究提出了一种新的两步法来压缩 Tiny 语音增强模型，使用知识蒸馏技术进行预训练，并提出了一种新的细粒度相似性保持 KD 损失函数。该方法在高压缩和低信噪比条件下表现出突出的改进，信噪失真比分别提高了0.9dB和1.1dB。

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标签

信噪比 压缩 知识蒸馏技术 细粒度相似性保持 语音增强模型
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