欢迎学习使用 TensorFlow Lite 实现语音识别！本教程将带你了解如何在移动设备或嵌入式系统上部署高效的语音识别模型。以下是关键步骤：
1. 准备工作 🛠️
- 安装 TensorFlow Lite 开发环境
- 获取语音数据集（如 LibriSpeech）
- 选择适合的模型架构（如 DeepSpeech 或 BERT-based 模型）
2. 模型训练 📈
- 使用
tf.data构建训练管道 - 配置优化器与损失函数（如 AdamW + CTCLoss）
- 导出为 TFLite 模型格式
.tflite
⚠️ 注意：训练过程需在服务器端完成，移动端仅用于推理部署
3. 移动端部署 📱
- 将模型集成到 Android/iOS 项目中
- 使用
tflite-support实现模型推理 - 优化模型性能（量化、剪枝等）
4. 常见问题排查 📚
- 模型加载失败？检查 TensorFlow Lite 文档 的设备兼容性
- 推理速度慢？尝试使用 模型量化工具 进行优化
- 需要更多示例代码？查看 官方教程仓库