语音识别(ASR)论文优选：性能测试Wav2Vec2.0 on the Edge: Performance Evaluation

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Wav2Vec2.0 on the Edge: Performance Evaluation

本文为Meta Inc在2022.02.12更新的文章，主要进行wav2vec2.0在边缘设备上的性能测试，具体的文章链接

https://arxiv.org/pdf/2202.05993.pdf

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（本文主要是实验结果分享，我给总结成实验报告形式，结果仅供参考）

1 实验背景和目的

 Wav2Vec2.0 是通过无监督学习Self-supervised learning对音频进行表征学习，其学习的表征信息供下游的语音识别等任务使用，如图1所示。过往的研究还没有对Wav2Vec2.0在边缘设备上进行性能测试，因此本文主要分享该实验成果。

2  实验设置

本文实验的整套方案是在PyTorch生态上进行，其量化等操作都是其生态api。该实验的模型准备如图2所示，图3和图4展示测试流程。实验数据为LibriSpeech，实验使用的lm为KenLM。实验设备Raspberry Pi 的配置如table 1所示。实验的指标包括

accuracy(WER), latency(RT