端侧语音识别编码器蒸馏压缩：内部表征做目标，六组师生对验证
burkov · x · 2026-11-12
端侧语音识别需在精度与内存、功耗、延迟预算间权衡。音频编码器持续运行并与语言模型共享设备内存，编码器过大就会挤占系统其余部分的容量。文章探讨能否在不明显降低识别质量的前提下大幅缩小编码器。
核心方法是通过蒸馏压缩编码器：让小模型去复现大模型的内部音频表征，而非最终 token 选择或转写文本。该目标被两种音频接入语言模型的接口共享，因此方法对两种接口都适用。
实验在六组教师-学生配对上进行，涵盖与语言模型联合训练之前和之后训练的编码器，验证了方法的普适性。
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