设备端语音处理技术解析：更低延迟与带宽优化

设备端语音处理技术解析

创新性的训练方法与模型压缩技术结合巧妙的工程实现，使语音处理得以在本地设备完成。

技术优势

设备端语音处理具有多重优势：降低响应查询的延迟时间；减少便携设备上的带宽消耗；提升在车载单元等网络连接不稳定场景下的可用性。设备端处理还支持语音信号与视觉等多模态融合，实现更自然的交互体验。

系统架构挑战

在云端，存储空间和计算能力几乎不受限制，模型可以庞大且计算密集。而在设备端执行相同功能意味着需要将模型压缩至原体积的1%以下，且精度损失最小。

云端语音处理栈的各个组件（自动语音识别、轻声检测、说话人识别）运行在独立的服务器节点上，而设备端这些功能必须共享硬件资源。

核心技术方案

自动语音识别处理流程

设备端ASR模型接收语音信号后输出按概率排序的识别假设集合，以网格图形式表示。与云端处理音频片段不同，设备端仅将识别网格发送至云端进行重新排序。

双端点检测机制

设备端运行两个端点检测器：

• 推测性端点检测器：比最终端点检测器快200毫秒，提前启动下游处理
• 最终端点检测器：决策更耗时但精度更高，可纠正过早截断情况

上下文感知技术

通过浅融合模型在构建网格时提升上下文相关词的概率，后续开发基于多头注意力的上下文偏置机制，与ASR子网络联合训练提升个性化内容识别精度。

模型训练创新

端到端RNN-T模型

构建全新的端到端循环神经网络转换器模型，直接映射输入语音到输出词序列，显著减少内存占用。

训练技术突破

• 师生训练：使用百万小时未标注语音高效训练
• 音频上下文学习：利用流内音频上下文提升识别精度
• 判别性损失训练：直接最小化词错误率

模型压缩技术

量化感知训练

在训练过程中对网络权重施加概率分布，使量化对性能影响最小化。与传统方法不同，该方法在权重更新的反向传播过程中考虑量化影响。

稀疏化技术

在训练期间逐步减少低值权重，使网络学习适合权重剪枝的模型。通过多轮训练周期，将固定数量的权重降至接近零值。

分支编码器网络

使用复杂和简单两个神经网络处理语音输入，ASR模型动态决定使用哪个网络，节省计算成本。

硬件软件协同设计

专用神经处理器

AZ系列神经边缘处理器针对压缩方案优化，使用8位或更低位数表示，加速量化值处理。

内存压缩方案

利用低比特量化和零值特性设计压缩方案，芯片内置解码电路，硬件层面实现稀疏化计算优化。

未来发展方向

正在开发多语言设备端ASR模型，支持动态语言切换自动识别，持续推动边缘处理技术发展。