知识蒸馏+量化压缩如何让千万级语音模型「瘦身」

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边缘设备（如智能音箱、车载终端）对语音合成模型的实时性、功耗和内存占用提出严苛要求，而传统大模型（如Tacotron 2）参数量超千万，难以直接部署。轻量化技术通过知识蒸馏与量化压缩，在保持合成质量的同时将模型体积缩小90%以上，成为边缘计算的关键解决方案。

知识蒸馏通过“教师-学生”架构实现能力迁移：选用高精度大模型（如FastSpeech 2）作为教师网络，训练轻量级学生模型（如MobileFastSpeech）模仿其输出特征（如梅尔频谱图）。例如，百度提出的Parakeet框架引入中间特征蒸馏，将学生模型的韵律预测误差降低40%，同时参数量压缩至2MB以内。量化压缩则通过降低数值精度减少存储开销：将32位浮点参数转为8位整型（INT8），配合混合精度训练，在几乎不损失MOS评分（<0.1分）的情况下，使模型推理速度提升3倍。华为Atlas边缘计算平台实测显示，量化后的模型在ARM Cortex-A72芯片上延迟低于200ms，满足车载语音交互的实时性需求。

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