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LPC网络 基于WaveRNN的LPCNet算法的低复杂度实现，如下所述： J.-M. Valin， ，提交给 2019 。 J.-M. 华菱，J. Skoglund， ，PROC。 国际声学，语音和信号处理国际会议（ICASSP） ，arXiv：1810.11846,2019。 介绍 通过将线性预测技术应用于WaveRNN来研究低CPU复杂度的语音合成和压缩算法的正在进行的软件。 可以在具有SIMD支持（当前支持AVX，AVX2 / FMA，NEON）的常规CPU（大约3 GFLOP）上合成高质量的语音。 该代码还支持1.6 kb / s的极低比特率压缩。 BSD许可软件是用C和Python / Keras编写的。 为了进行培训，建议使用GTX 1080 Ti或更高版本。 该软件是基于LPCNet / WaveRNN的语音合成和编码的开源起点。 使用现有软件 您可以使用以下代码

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