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公开(公告)号：CN119580687A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411418583.X
申请日：2024-10-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及语音合成技术，具体涉及一种面向低资源设备的轻量级声学模型。由于嵌入式设备的计算资源，内存和存储空间等都是有限的，因此需要考虑模型的轻量化设计，在保持语音合成质量的前提下，降低模型的复杂性和资源消耗。本发明针对FastSpeech2声学模型在低资源设备上推理速度较慢的问题进行分析和改进，提出FRSpeech模型，采用完全卷积的网络结构，使用更简单、训练速度更快的基于残差卷积块的编解码器结构。通过适当设计卷积残差块的结构，可以使其具有足够的表征能力来捕捉输入序列中的重要信息，从而保持或提高模型的性能，并且使得模型具有较少的参数量，从而简化模型，能够在算力资源和内存资源都有限的设备上实现快速推理。
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