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微型语音增强的两步知识蒸馏
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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
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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关键要点
- 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。
- 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。
- 在输入信噪比为 -5dB 和 63倍压缩的情况下，信噪失真比分别提高了 0.9dB 和 1.1dB。
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