【摘 要】
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针对卷积神经网络(CNN)声学模型处理大量浮点语音特征数据时效率低下的问题,本文给出并实现一种8bit定点优化方法。该方法在不影响语音识别正确率的前提下,将90%以上的待处理
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针对卷积神经网络(CNN)声学模型处理大量浮点语音特征数据时效率低下的问题,本文给出并实现一种8bit定点优化方法。该方法在不影响语音识别正确率的前提下,将90%以上的待处理浮点数据转换为定点数据参与卷积运算,大大缩短了声学模型的响应时间,在部署CNN声学模型的语音识别系统中,使用该定点方法处理浮点测试集时,转换后的8bit定点化测试集的子句响应时间仅为处理前浮点测试集的一半。使用优化后CNN声学模型的语音识别系统将更适应市场需求。
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