PyTorch展示Nemotron 3.5端侧流式语音识别分析
PyTorch博客10月26日介绍了一项端侧流式语音识别案例:将较新的多语言模型Nemotron 3.5从PyTorch接入ExecuTorch,并在Google Pixel 11上分析其运行情况。案例关注音频分块大小和计算精度如何影响识别质量,以及使用单个推理线程时的处理耗时、工作负载耗时分布和实际执行的底层内核。 为什么要单独评估流式识别?
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PyTorch博客10月26日介绍了一项端侧流式语音识别案例:将较新的多语言模型Nemotron 3.5从PyTorch接入ExecuTorch,并在Google Pixel 11上分析其运行情况。案例关注音频分块大小和计算精度如何影响识别质量,以及使用单个推理线程时的处理耗时、工作负载耗时分布和实际执行的底层内核。 为什么要单独评估流式识别?