下面是本次沙龙的回顾：
本报告介绍了近期新一代 Kaldi 项目的两个核心贡献点。针对 Conformer 模型存在的问题进行改进，实现了训练稳定、性能更优的 Reworked Conformer 模型，其核心思想已拓展应用于 Emformer 和 LSTM 等模型中。基于多码本向量量化的蒸馏方案，通过将 teacher 模型的高维（如 1280 维）的 float 向量量化为极少数个（如 8 个）uint8 类型的码本索引，显著地降低了存储空间，并基于量化结果进行高效蒸馏。
匡方军
本报告介绍了如何使用新一代Kaldi 部署框架sherpa 在不同平台 (Linux/macOS/Windows/Raspberry Pi 等) 进行语音识别。