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伯克利提出轻量级语音合成声码器SqueezeWave大幅降低计算量
今天为大家介绍一项来自UC Berkeley的新工作:SqueezeAI family里最新的一员——用于移动端语音合成的流模型SqueezeWave。作者用了一些很简单的方法,设计了一个非常精简得流模型
12-08 01:07
TAG:
边缘设备语音合成
SqueezeWave
轻量级语音合成声码器
有什么办法能在
边缘设备
上拟合大型神经网络?
前言:对于任何想要创建可扩展服务的人来说,部署大内存的深度学习算法是一项挑战。 从长远来看,云服务是昂贵的。 在边缘设备上离线部署模型更便宜,并且还有其他好处。 唯一的缺点是它们缺乏内存和计算能力。本文探讨了一些可用于在内存受限设置中拟合神经网络的技术
12-07 23:45
TAG:
边缘设备
计算机视觉
模型部署
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