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深空可分离蒸馏用于轻量级声场分类
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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
为了解决声场分类中的问题，提出了深度可分离蒸馏网络。该网络通过高低频分解降低计算复杂度，并设计了三种轻量级算子。实验结果表明，该方法在性能上提高了9.8%，参数数量和计算复杂度更小。
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关键要点
- 提出了一种深度可分离蒸馏网络以解决声场分类中的高计算复杂度和性能不理想的问题。
- 该网络通过对log-mel频谱图进行高低频分解显著降低计算复杂度。
- 设计了三种轻量级算子：可分离卷积、正交可分离卷积和可分离部分卷积，具有高效的特征提取能力。
- 实验结果显示，该方法在性能上提高了9.8%，同时参数数量和计算复杂度更小。
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