一种语音模型压缩方法、装置、设备和可读存储介质

本申请公开了一种语音模型压缩方法、装置、设备和可读存储介质，涉及人工智能技术领域。包括：先对待压缩语音模型进行分层解析，计算待压缩语音模型中每一层各个通道的贡献度评分；再基于贡献度评分，去除待压缩语音模型中贡献度评分低于预设评分阈值的通道，得到第一压缩模型；然后对第一压缩模型进行迭代调整，减少第一压缩模型中的通道数，得到第二压缩模型；然后对第二压缩模型中的各个通道进行聚类，为每个聚类中的各个通道分配动态共享系数，得到第三压缩模型；最终获取第三压缩模型中各个通道的能耗，并根据能耗再次压缩第三压缩模型，得到目标模型。压缩后的目标模型依然能够保证准确性，且显著降低了待压缩语音模型的能耗。