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怎样避免ASR模型在边缘设备上的性能下降？

2025-08-30

1.4 K

边缘计算环境下的优化方案

针对IoT/移动端的部署建议：

模型轻量化
1. 使用AED版本进行量化：torch.quantization.quantize_dynamic(model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8)
2. 转换为ONNX格式提升推理速度
硬件适配方案
- 树莓派4B需编译安装ARM版PyTorch
- 安卓环境推荐使用TFLite转换工具

实时性保障措施：
1. 设置音频缓存队列（建议500ms缓冲）
2. 启用use_gpu:0时，将beam_size降至2
3. 对于中文普通话，可删除pretrained_models内非必要声学模型