本研究提出TIGER模型，通过时间-频率交错提升低延迟语音处理效率。TIGER大幅减少参数和计算成本，并使用新数据集EchoSet评估复杂声学环境下的表现。实验表明，TIGER在减少94.3%参数和95.3%计算量的情况下，性能优于现有最佳模型，具有巨大应用潜力。