端侧语音识别技术优化与压缩方法
背景
传统语音识别模型在云端运行，但将计算能力迁移至设备端可带来更快响应时间、更低带宽消耗，并在网络连接不稳定的场景下保持可用性。
分支编码器网络
架构设计
- 采用多个复杂度不同的编码器处理语音帧
- 小型仲裁网络动态决定各帧适用的编码器
- 复杂编码器处理关键帧，精简编码器处理冗余帧
训练优化
- 引入延迟惩罚项的新型损失函数
- 仲裁器与编码器端到端联合训练
- 通过温度参数调节逐步强化路由决策
性能表现
- 稀疏模型延迟仅2毫秒（基线为3410-6154毫秒）
- 矩阵分解模型每帧仅需2300万次浮点运算
- 词错误率保持8.6%-8.7%与基线相当
神经差分更新
技术原理
借鉴软件工程中的差分文件概念，仅传输模型参数变更而非完整模型。
实现方法
矩阵稀疏化
- 初始化为全零差分矩阵
- 训练过程逐步稀疏化差分参数
- 最终模型为原权重与差分的线性组合
哈希差分
- 使用哈希函数映射参数位置到存储桶
- 仅更新桶内数值而非完整矩阵
- 支持动态选择不同权重集进行更新
更新效率
- 差分大小仅为完整模型的10%
- 连续5次更新后词错误率偏差小于1%
- 相比传统压缩方法具有更高灵活性
技术优势
- 分支编码器在保持精度的同时显著降低计算成本
- 神经差分大幅减少模型更新带宽需求
- 两种技术均可扩展应用于其他边缘计算场景
这些创新使得在资源受限的设备上部署高质量语音识别系统变得切实可行。
