音乐，作为全人类共享的文化瑰宝，具有强大的凝聚力，它不仅塑造了我们的社会风貌，更为我们的身心健康带来诸多益处。然而，听力损失却无情地削弱了这份美妙的体验。据世界卫生组织预测，到2050年，全球将有高达25亿人口面临不同程度的听力损失，其中至少7亿人急需治疗。听力受损使

现代语音增强算法利用大量递归神经网络(RNNs)实现了显著的噪声抑制。然而，大型RNN限制了助听器硬件(hearingaidhardware，HW)的实际部署，这些硬件是电池供电的，运行在资源受限的微控制器单元(microcontrollerunits，MCU)上，内存和计算能力有限。在这项工作中，我们使用模型压缩技术来弥补