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Nov, 2022
面向 SIMD 大小的权重正则化，用于 CPU 上的快速神经语音合成
SIMD-size aware weight regularization for fast neural vocoding on CPU
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Hiroki Kanagawa, Yusuke Ijima
TL;DR
提出一种权重正则化的方法来加速神经声码器，通过将权重矩阵转换为张量并将权重按组大小对齐，然后计算群Lasso-like正则化损失，实现不影响质量的剪枝，并达到比传统方法更快的处理速度。
Abstract
This paper proposes
weight regularization
for a faster
neural vocoder
.
pruning
time-consuming DNN modules is a promising way to realize a
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