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面向嵌入式低资源的信号处理与神经网络加速，我们采用了多种技术手段，包括模型训练压缩（如蒸馏和裁剪）、基于TVM的神经网络编译图优化、RISC-V指令集以及语音领域相关的工程实践。这些技术让我们能够在保持高性能算法体验的同时，将算法内存开销降低至1M字节以下，运行功耗低于100mW，从而为客户整机降低一半以上的模组成本。
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