一、HMM语音识别模型核心原理 1.1 隐马尔可夫模型基础 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）作为语音识别的经典统计模型，其核心假设是语音信号可分解为可观测的声学特征序列与不可观测的状态序列。模型由……
引言 语音降噪是音频信号处理的核心任务，广泛应用于智能音箱、语音助手、远程会议等场景。传统方法依赖统计模型（如谱减法、维纳滤波），但在非平稳噪声环境下性能受限。卷积神经网络（CNN）凭借其局部感知和层次……
蒸馏学习 EMA：原理、实现与优化策略 引言 在机器学习领域，模型压缩与加速是提升模型部署效率的关键环节。蒸馏学习（Knowledge Distillation）作为一种有效的模型压缩技术，通过将大型教师模型的知识迁移到小型学……
深度解析PyTorch蒸馏损失：原理、实现与优化策略 一、知识蒸馏与蒸馏损失的核心价值 知识蒸馏（Knowledge Distillation）通过将大型教师模型（Teacher Model）的软目标（Soft Target）迁移到小型学生模型（Student……
一、技术背景与核心价值 1.1 模型蒸馏的技术演进 模型蒸馏（Model Distillation）作为知识迁移的核心技术，起源于Hinton等人在2015年提出的”Dark Knowledge”概念。其本质是通过教师模型（Teacher Model）的软标签……
DeepSeek技术系列之解析DeepSeek蒸馏技术 一、知识蒸馏技术基础与演进 知识蒸馏（Knowledge Distillation）作为模型压缩领域的核心技术，其核心思想是通过教师模型（Teacher Model）的软目标（Soft Targets）指导……
