Centaurus开源 – 高效音频处理神经网络

Centaurus是一种由广义状态空间模型（SSM）块组成的新型神经网络，其设计灵感来源于卷积神经网络（CNN）。通过将SSM操作视为训练期间的张量收缩，并优化张量收缩顺序，Centaurus显著提高了训练效率。它在网络大小、性能、内存和计算效率之间取得了平衡，尤其在音频处理任务中表现优异，包括关键词识别、语音去噪和自动语音识别（ASR）。Centaurus是首个完全基于状态空间的ASR网络，无需依赖非线性递归（如LSTMs）、显式卷积（CNNs）或注意力机制，仍能实现竞争性能。

Centaurus的特点:

1. 优化张量收缩：系统确定每个SSM块的最佳张量收缩顺序，最大化训练效率。
2. 灵活的SSM块设计：超越标准深度可分离配置，受CNN设计概念启发。
3. 异构网络设计：结合不同类型SSM块，平衡网络大小、性能、内存和计算效率。
4. 音频任务表现优异：在关键词识别、语音去噪和ASR任务中优于同类网络。
5. 首个全状态空间ASR网络：无需传统机制（LSTMs/CNNs/注意力）仍具竞争力。

Centaurus的功能:

1. 关键词识别：用于语音激活系统或语音命令识别。
2. 语音去噪：提高嘈杂环境下的语音清晰度。
3. 自动语音识别（ASR）：应用于语音转录服务、实时翻译等场景。
4. 语音助手：集成到智能设备中实现语音交互功能。
5. 音频处理工具：用于专业音频编辑或实时处理场景。

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