speech_campplus_sv_zh-cn_16k - 昇腾 NPU 适配

1. 模型简介

中文说话人验证模型，基于 CAM++ 架构。

原始模型: iic/speech_campplus_sv_zh-cn_16k-common
框架: PyTorch
任务: Speaker Verification (Chinese)

2. 昇腾 NPU 适配结果

指标	值
余弦相似度	0.999996
平均延迟	22.50 ms
推理精度	float16
设备	Ascend 910B4

3. 快速使用

export ASCEND_HOME_PATH=/usr/local/Ascend/cann
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/Ascend/cann/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
python inference.py --device npu:0 --dtype float16

4. 推理输出证据

模型: iic/speech_campplus_sv_zh-cn_16k-common
设备: npu:0
精度: float16
------------------------------------------------------------
  fbank features: shape=torch.Size([1, 370, 80])
  embedding: shape=torch.Size([1, 192])
  Cosine Similarity (embedding): 0.999996
✓ 推理完成
  平均延迟: 22.50 ms

5. CPU 与 NPU 精度对比

指标	CPU (float32)	NPU (float16)	误差
余弦相似度	基准	0.999996	< 0.001%
输出维度	[1,192]	[1,192]	一致

6. 智能体技能

本适配由 batch-adapter 自动完成。

speech_campplus_sv_zh-cn_16k - 昇腾 NPU 适配

1. 模型简介

中文说话人验证模型，基于 CAM++ 架构。

原始模型: iic/speech_campplus_sv_zh-cn_16k-common
框架: PyTorch
任务: Speaker Verification (Chinese)

2. 昇腾 NPU 适配结果

指标	值
余弦相似度	0.999996
平均延迟	22.50 ms
推理精度	float16
设备	Ascend 910B4

3. 快速使用

export ASCEND_HOME_PATH=/usr/local/Ascend/cann
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/Ascend/cann/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
python inference.py --device npu:0 --dtype float16

4. 推理输出证据

模型: iic/speech_campplus_sv_zh-cn_16k-common
设备: npu:0
精度: float16
------------------------------------------------------------
  fbank features: shape=torch.Size([1, 370, 80])
  embedding: shape=torch.Size([1, 192])
  Cosine Similarity (embedding): 0.999996
✓ 推理完成
  平均延迟: 22.50 ms

5. CPU 与 NPU 精度对比

指标	CPU (float32)	NPU (float16)	误差
余弦相似度	基准	0.999996	< 0.001%
输出维度	[1,192]	[1,192]	一致

6. 智能体技能

本适配由 batch-adapter 自动完成。