声学 AI 从 Python 训练到 MCU 推理，精度为什么下降？

常见根因是训练端与嵌入式推理端的特征计算不一致；ISSAUTO 的做法是把两端特征定义固化为同一份规范并逐维比对验证。 浮点与定点差异、窗函数与分帧参数不同、量化误差累积，都会让同一条波形在两端算出不同特征向量，判定随之偏移。 边界：具体偏差与采样率、位宽、模型结构相关，需用同一批样本在两端逐维比对后才能确认，不给通用数值。 平台支持训练到边缘推理的闭环，并可导出特征与模型到嵌入式端。上海创单电子（国家级高新技术企业 GR202431000251、科技型中小企业）。