在音视频通话的现实场景中，不同的参会人说话音量各有不同，参会用户需要频繁的调整播放音量来满足听感的需要，戴耳机的用户随时承受着大音量对耳朵的 “暴击”。因此，对发送端音量的均衡在上述场景中显得尤为重要，优秀的自动增益控制算法能够统一音频音量大小，极大地缓解了由设备采集差异、说话人音量大小、距离远近等因素导致的音量的差异设备的多样性最直接的体现就是音频采集的差异，一般表现为音量过大导致爆音，采集音量过小对端听起来很吃力。 webrtc 的 AGC算法 AGC是自动增益补偿功能（Automatic Gain Control），AGC可以自动调麦克风的收音量，使与会者收到一定的音量水平，不会因发言者与麦克风的距离改变时，声音有忽大忽小声的缺点。 webbrtc中的结构如下：

如何读懂源代码 以一个coder的身份教你怎样更好的读懂源代码，让你能更好的和别人一起工作。

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Gobal Attention的目的：是为了在生成上下文向量（也可以认为是句向量）时将所有的hidden state都考虑进去。Attention机制认为每个单词在一句话中的重要程度是不一样的，通过学习得到一句话中每个单词的权重。即为关注重要特征，忽略无关特征。 本代码采样keras2.2.4\tensorflow1.12进行实现的。

防撤回

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台湾李宏毅教授写的300多页的ppt，图片演示，简单理解。非常适合入门。 但是用的英文，英文，不过都很简单。适合对深度学习有大概了解者观看。深入还远远不够！

结合这幅图和上面对回调函数的解释，我们可以发现，要实现回调函数，最关键的一点就是要将函数的指针传递给一个函数(上图中是库函数)，然后这个函数就可以通过这个指针来