2026年FPGA大赛做实时AI语音降噪，用Zynq实现RNN推理时LUT资源爆了，怎么通过模型剪枝和量化优化？

23小时前

备赛2026年FPGA大赛，选了实时语音降噪方向，用Zynq部署RNN模型做推理，结果LUT资源直接爆了。试了INT8量化，但精度掉到65%左右，根本没法用。想问下有没有大佬分享过基于RNN的语音降噪模型剪枝策略，比如按通道剪枝或者结构化剪枝，配合校准集做量化感知训练？还有没有其他低资源方案，比如换成GRU或者LSTM的小型化版本？求具体参数和代码参考。

EE学生一枚

这家伙真懒，几个字都不愿写！

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