# GCRN AX650 性能报告

## 模型概况

| 项目 | 数值 |
|------|------|
| 模型 | GCRN 语音增强（4 秒固定输入）|
| 输入/输出 | `[1, 2, 401, 161]` float32 |
| 计算量 | 9.80 GMACs |
| 量化 | U16（LSTM/Pow/Sqrt/Div/conv_bias FP32）|
| ONNX 大小 | 38 MB |
| AXMODEL 大小 | 27.6 MB |

## 精度（ONNX vs AXMODEL，8 个样本）

| 指标 | mean ± std |
|------|-----------|
| cosine_similarity | 0.99922 ± 0.00039（min 0.99850）|
| MAE | 0.00888 ± 0.00066 |
| max_abs_diff | 1.37 ± 0.87 |
| 增强波形 cosine（首样本）| 0.99974 |

## 板端延迟（AX650N，NPU3 三核）

测试音频 9.77 秒（156302 样本，4 个 4 秒分块 + 尾部）。

| 语言 | 处理总耗时 | RTF |
|------|-----------|-----|
| Python（axengine）| 0.28 s | 0.0287 |
| C++（axengine）| ~28 s（含直接 DFT 预处理）| 2.9 |

说明：
- Python RTF 0.029 为完整链路（STFT + NPU + ISTFT + 拼接），NPU 单模型推理约 0.064 s/块；
- C++ 耗时主要花在 320 点直接 DFT（每块 401×161×320 复数乘加），若接入 FFT 库可降到亚秒级；
- 板端内存占用：模型 + 双 SDK 运行峰值 < 512 MB（板总内存 3.4 GB）。

## 编译信息

- Pulsar2 镜像：`pulsar2:7.0-lite`
- 目标：AX650 / NPU3；`highest_mix_precision=false`
- 编译耗时：约 1 小时 51 分（LSTM 展开约 30 万算子）