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龍圖騰網(wǎng)獲悉思必馳科技股份有限公司申請(qǐng)的專利一種語(yǔ)音模型壓縮方法、裝置、設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120356473B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510848545.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G10L15/28；該發(fā)明授權(quán)一種語(yǔ)音模型壓縮方法、裝置、設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì)是由樊帥;姜潤(rùn)元;石韡斯;俞凱設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種語(yǔ)音模型壓縮方法、裝置、設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)公開(kāi)了一種語(yǔ)音模型壓縮方法、裝置、設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。包括：先對(duì)待壓縮語(yǔ)音模型進(jìn)行分層解析，計(jì)算待壓縮語(yǔ)音模型中每一層各個(gè)通道的貢獻(xiàn)度評(píng)分；再基于貢獻(xiàn)度評(píng)分，去除待壓縮語(yǔ)音模型中貢獻(xiàn)度評(píng)分低于預(yù)設(shè)評(píng)分閾值的通道，得到第一壓縮模型；然后對(duì)第一壓縮模型進(jìn)行迭代調(diào)整，減少第一壓縮模型中的通道數(shù)，得到第二壓縮模型；然后對(duì)第二壓縮模型中的各個(gè)通道進(jìn)行聚類，為每個(gè)聚類中的各個(gè)通道分配動(dòng)態(tài)共享系數(shù)，得到第三壓縮模型；最終獲取第三壓縮模型中各個(gè)通道的能耗，并根據(jù)能耗再次壓縮第三壓縮模型，得到目標(biāo)模型。壓縮后的目標(biāo)模型依然能夠保證準(zhǔn)確性，且顯著降低了待壓縮語(yǔ)音模型的能耗。

本發(fā)明授權(quán)一種語(yǔ)音模型壓縮方法、裝置、設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種語(yǔ)音模型壓縮方法，其特征在于，所述方法包括： 對(duì)待壓縮語(yǔ)音模型進(jìn)行分層解析，計(jì)算所述待壓縮語(yǔ)音模型中每一層各個(gè)通道的貢獻(xiàn)度評(píng)分； 基于所述貢獻(xiàn)度評(píng)分，去除所述待壓縮語(yǔ)音模型中貢獻(xiàn)度評(píng)分低于預(yù)設(shè)評(píng)分閾值的通道，得到第一壓縮模型； 對(duì)所述第一壓縮模型進(jìn)行迭代調(diào)整，減少所述第一壓縮模型中的通道數(shù)，得到第二壓縮模型； 對(duì)所述第二壓縮模型中的各個(gè)通道進(jìn)行聚類，為每個(gè)聚類中的各個(gè)通道分配動(dòng)態(tài)共享系數(shù)，得到第三壓縮模型； 獲取所述第三壓縮模型中各個(gè)通道的能耗，并根據(jù)所述能耗再次壓縮所述第三壓縮模型，得到目標(biāo)模型。

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