diff --git a/AscendIE/TorchAIE/built-in/audio/FastSpeech2/README.md b/AscendIE/TorchAIE/built-in/audio/FastSpeech2/README.md
index 7a26749fa5397c3602ff1348a76aad1d50e5d9dd..3fc22eb0d0c6367efdf304ad0ee2600099c2d173 100644
--- a/AscendIE/TorchAIE/built-in/audio/FastSpeech2/README.md
+++ b/AscendIE/TorchAIE/built-in/audio/FastSpeech2/README.md
@@ -125,9 +125,9 @@ FastSpeech2是一种非自回归的语音合成网络。所谓自回归是指模
 
 # 模型推理性能&精度
 
-调用ACL接口推理计算，性能&精度参考下列数据。
+性能&精度参考下列数据。
 
 |   芯片型号   | Batch Size |    数据集     |     精度      |      性能      |
 |:-----------:|:-------------:|:-----------:|:--------:|:------------:|
-| Ascend310P3 |     1      |  LJSpeech   | 人工判断语音质量 | 13.28 wavs/s |
+| Ascend310P3 |     1      |  LJSpeech   | 人工判断语音质量 | 12.40 wavs/s |
 - 说明：由于模型推理为多个子模型串联，故性能采用端到端推理LJSpeech验证集中512条文本数据测得。
diff --git a/AscendIE/TorchAIE/built-in/audio/FastSpeech2/aie_val.py b/AscendIE/TorchAIE/built-in/audio/FastSpeech2/aie_val.py
index c5d37691cfa8973884100dc1c26714c380a229b1..deba96378033b2e3598c2db01e189a4defe537a6 100644
--- a/AscendIE/TorchAIE/built-in/audio/FastSpeech2/aie_val.py
+++ b/AscendIE/TorchAIE/built-in/audio/FastSpeech2/aie_val.py
@@ -164,7 +164,6 @@ if __name__ == "__main__":
     batch_data.sort(key=lambda x : x[5])
     for batch in tqdm(batch_data):
         cnt += 1
-        batch = to_device(batch, 'cpu')
         src_masks = get_mask_from_lengths(batch[4], batch[5])
         mel_output, mel_lens = fastspeech2_infer(batch[3], src_masks, fastspeech2_aie, control_values)
         hifigan_infer(batch[0], mel_output, mel_lens, preprocess_config, train_config, hifigan_aie)