音频谱图变换器（Audio Spectrogram Transformer）模型在音频标记（Audio Tagging）任务中占据主导地位，显著超越了以往占主导地位的卷积神经网络（CNN）。其优越性能主要得益于能够有效扩展模型规模，并充分利用大规模数据集（如 AudioSet）。然而，与 CNN 相比，Transformer 模型在参数量和计算资源需求方面更为苛刻。为此，本文提出一种基于离线知识蒸馏（Offline Knowledge Distillation, KD）的高效 CNN 训练方法，通过从高性能但结构复杂的 Transformer 模型中迁移知识，实现对轻量级 CNN 的优化。所提出的训练框架结合基于 MobileNetV3 的高效网络设计，生成的模型在参数效率、计算效率以及预测性能方面均优于先前的解决方案。我们提供了多个不同复杂度级别的模型，其性能从低复杂度模型逐步提升至在 AudioSet 数据集上达到 0.483 mAP 的新最优水平。源代码已开源，地址为：https://github.com/fschmid56/EfficientAT。