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Pruned CTC：内存高效的大词表ASR训练方法
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AI 综述
2026-09-30，arXiv 发表 Pruned CTC 方法，针对大词汇量 ASR 训练的内存效率问题。该方法将对齐计算限制在目标 token 与 blank 的并集子集，同时保留全词汇归一化，理论上证明词汇缩减在损失和梯度上等价于标准 CTC。实验基于 Zipformer-M 编码器与 180K 词汇规模，显示全步内存降低 5.1 倍，步时仅增加 17%。
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最新进展9月30日 12:00
2026-09-30 arXiv 发表 Pruned CTC，报告内存降低 5.1×、步时+17%。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
9月30日
- arXiv · Audio and SpeechPruned CTC：面向大词汇量 ASR 训练的内存高效连接时序分类方法
Pruned CTC 通过将对齐计算限制在目标 token 与 blank 的并集子集，同时保留全词汇归一化，证明词汇缩减在损失和梯度上等价于标准 CTC。实验显示，在 Zipformer-M 编码器和 180K 词汇下，全步内存降低 5.1×，步时仅增加 17%。
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