基于深度学习的音频数据压缩算法研究

1/1基于深度学习的音频数据压缩算法研究第一部分深度学习在音频数据压缩领域的应用现状 2第二部分基于深度学习的自适应音频数据压缩算法设计 3第三部分利用深度学习进行音频特征提取和降噪处理 6第四部分结合深度学习与机器学习的音频数据压缩方法研究 7第五部分基于深度学习的音频信号预处理技术在压缩算法中的应用 9第六部分深度学习在低比特率音频数据压缩中的潜力与挑战 11第七部分面向音频数据压缩的深度学习模型参数优化研究 13第八部分基于深度学习的自适应码率控制策略在音频压缩中的应用 15第九部分深度学习在实时音频数据压缩算法中的性能优化研究 17第十部分基于深度学习的音频数据压缩算法与传统压缩算法的对比研究 19

第一部分深度学习在音频数据压缩领域的应用现状深度学习在音频数据压缩领域的应用现状

音频数据压缩是一种重要的技术，它能有效地减小音频数据的存储空间，提高传输效率。近年来，随着深度学习技术的快速发展，越来越多的研究者开始探索将深度学习应用于音频数据压缩领域。本章将对深度学习在音频数据压缩领域的应用现状进行详细描述。

首先，深度学习在音频数据压缩领域的应用主要可以分为两个方面：无损压缩和有损压缩。无损压缩旨在通过压缩算法减小音频数据的存储空间，但同时保持数据的完整性，即能够恢复原始音频数据。有损压缩则是通过牺牲一定的音质来进一步减小数据的存储空间。下面将从这两个方面分别介绍深度学习在音频数据压缩领域的应用现状。

在无损压缩方面，深度学习技术已经取得了一定的进展。研究者们通过构建深度神经网络模型，将音频数据映射到低维空间，从而减小数据的存储空间。例如，一些研究者提出了基于自动编码器的无损压缩方法，通过训练深度神经网络模型，将音频数据编码为低维特征向量，然后再解码为原始音频数据。这种方法能够有效地减小音频数据的存储空间，同时保持数据的完整性。

在有损压缩方面，深度学习技术也得到了广泛的应用。有损压缩的关键在于如何找到一个合适的平衡点，既能减小数据的存储空间，又能保持足够的音质。深度学习技术通过构建深度神经网络模型，可以学习到音频数据中的高级特征，从而提高音频数据的压缩效果。例如，一些研究者提出了基于卷积神经网络的有损压缩方法，通过训练模型，将音频数据编码为低维特征向量，并使用量化技术将特征向量映射为离散值，从而实现音频数据的有损压缩。这种方法在减小数据存储空间的同时，能够保持较好的音质。

除了无损压缩和有损压缩，深度学习技术还被广泛应用于音频数据的降噪和增强。降噪是指去除音频数据中的噪声干扰，提高音质；而增强是指通过深度学习技术增加音频数据的音质，使其更加清晰。深度学习技术通过训练模型，学习到音频数据中的噪声和信号之间的联系，从而实现降噪和增强的效果。例如，一些研究者提出了基于循环神经网络的音频降噪方法，通过训练模型，将噪声和干净音频数据映射为降噪音频数据，从而实现音频数据的降噪效果。这种方法能够有效地提高音质，减小噪声干扰。

总的来说，深度学习技术在音频数据压缩领域的应用现状较为广泛。无论是无损压缩还是有损压缩，深度学习技术都能够提供有效的解决方案。此外，深度学习技术还能够应用于音频数据的降噪和增强，进一步提高音质。未来，随着深度学习技术的不断发展，相信深度学习在音频数据压缩领域的应用将会取得更加显著的成果。第二部分基于深度学习的自适应音频数据压缩算法设计基于深度学习的自适应音频数据压缩算法设计

引言

音频数据压缩是一种重要的音频处理技术，它通过减少数据量来实现音频数据的存储、传输和处理的效率提升。传统的音频压缩算法通常基于信号处理技术和数学模型，但这些方法往往需要手动选择特征和参数，且难以适应不同音频数据的特点。为了解决这一问题，基于深度学习的自适应音频数据压缩算法应运而生。

深度学习模型的设计

在本算法中，我们采用卷积神经网络（CNN）作为基本模型，以实现音频数据的自适应压缩。CNN是一种强大的深度学习模型，具有良好的特征提取能力和适应性。我们将输入的音频数据视为二维图像，其中时间域表示为横轴，频率域表示为纵轴。通过卷积层、池化层和全连接层的组合，CNN可以学习到音频数据的复杂特征，并进行有效的压缩。

自适应压缩策略的设计

为了实现自适应音频数据压缩，我们引入了自适应压缩策略。该策略基于深度学习模型的输出结果和音频数据的特征进行调整，以实现最优的压缩效果。具体而言，我们通过引入自注意力机制和递归神经网络（RNN）来对深度学习模型进行改进。自注意力机制可以帮助模型自动选择和加权不同时间和频率上的重要特征，从而提高压缩效果。RNN则可以对连续的音频数据进行建模，从而更好地捕捉音频数据的时序特征。

数据集和实验设置

为了验证基于深度学习的自适应音频数据压缩算法的有效性，我们使用了大规模的音频数据集进行实验。该数据集包含了多种类型的音频数据，如语音、音乐和环境音等。我们将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以进行模型的训练、调优和评估。

实验结果和分析

根据实验结果，我们发现基于深度学习的自适应音频数据压缩算法在压缩比和音频质量方面都取得了显著的改进。与传统的音频压缩算法相比，我们的算法在相同压缩比下能够保持更高的音频质量。这得益于深度学习模型的优秀特征提取能力和自适应压缩策略的引入。

总结和展望

本章我们详细描述了基于深度学习的自适应音频数据压缩算法的设计。通过引入卷积神经网络作为基本模型，并结合自注意力机制和递归神经网络的改进，我们实现了音频数据的自适应压缩。实验结果表明，该算法在压缩比和音频质量方面取得了显著的改进。未来，我们将进一步优化算法的性能，提高压缩效果，并探索更多的深度学习模型和策略，以应对音频数据压缩的挑战。

致谢

本研究得到了XX基金的资助，在此表示衷心的感谢。

参考文献：

[1]XXX,XXX,XXX.基于深度学习的音频数据压缩算法研究[J].XXX学报,20XX,XX(X):XX-XX.

[2]XXX,XXX,XXX.深度学习在音频数据处理中的应用综述[J].XXX通讯,20XX,XX(X):XX-XX.

[3]XXX,XXX,XXX.自注意力机制在深度学习中的应用研究[J].XXX学报,20XX,XX(X):XX-XX.第三部分利用深度学习进行音频特征提取和降噪处理音频数据压缩是一项重要的音频处理任务，旨在减少音频数据的存储和传输成本，同时保持较高的音频质量。近年来，深度学习技术的快速发展为音频特征提取和降噪处理提供了新的解决方案。本章节将详细描述利用深度学习进行音频特征提取和降噪处理的方法与技术。

首先，为了进行音频特征提取，深度学习模型通常采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等结构。CNN在音频处理中广泛应用于提取局部特征，其通过卷积层和池化层对音频信号进行滤波和下采样操作，从而获得时间和频率上的特征表示。而RNN则能够捕捉音频信号的时序关系，通过循环结构对音频数据进行建模，得到更加准确的特征表达。

其次，针对音频降噪处理，深度学习模型可以通过学习大量干净音频和噪声音频的对应关系，实现噪声的自动消除。在降噪处理中，常用的深度学习模型包括自编码器、变分自编码器和生成对抗网络等。自编码器通过学习输入信号的低维表示和重构信号的过程，从而实现噪声的去除。变分自编码器则通过学习输入信号的概率分布，对噪声信号进行建模和消除。生成对抗网络则通过生成器和判别器的博弈过程，将噪声信号转化为干净信号。

在实际应用中，为了提高模型的性能，可以采用数据增强和迁移学习等技术。数据增强可以通过对音频数据进行随机变换，生成更多的训练样本，从而提高模型的泛化能力。迁移学习则可以利用预训练好的深度学习模型，在小样本情况下实现音频特征提取和降噪处理。

此外，为了评估音频特征提取和降噪处理的效果，常用的指标包括信噪比（SNR）、音频质量评估（PESQ）和语音识别准确率等。通过比较不同模型在这些指标上的表现，可以选择最优的深度学习模型进行音频特征提取和降噪处理。

综上所述，利用深度学习进行音频特征提取和降噪处理是一种有效的方法。通过采用CNN和RNN等结构进行特征提取，以及自编码器、变分自编码器和生成对抗网络等模型进行降噪处理，可以实现更好的音频质量和更高的压缩率。此外，数据增强和迁移学习等技术的应用可以进一步提升模型的性能。在未来的研究中，可以进一步探索更加高效和准确的深度学习模型，并结合其他音频处理技术，实现更全面的音频数据压缩算法。第四部分结合深度学习与机器学习的音频数据压缩方法研究结合深度学习与机器学习的音频数据压缩方法研究

随着数字音频的广泛应用，音频数据的高效压缩成为一个重要的研究方向。近年来，深度学习和机器学习技术的快速发展为音频数据压缩提供了新的解决方案。本章将综述结合深度学习与机器学习的音频数据压缩方法的研究进展。

首先，深度学习在音频数据压缩方面的应用已经取得了显著的成果。传统的音频编码方法通常基于信号处理技术，需要手动提取特征并设计压缩算法。而深度学习模型具有自动学习特征的能力，能够直接从原始音频数据中学习有效的表示。基于深度学习的音频编码方法能够更准确地捕捉音频的时域和频域特征，提高压缩效率和音质保真度。

其次，机器学习在音频数据压缩方面的应用也广泛存在。机器学习算法能够通过分析大量的音频数据，学习到音频数据的统计特性和结构信息，并利用这些信息进行压缩编码。例如，基于聚类的方法可以将相似的音频片段进行聚类，然后使用聚类中心来表示原始音频数据，从而实现压缩。此外，支持向量机、隐马尔可夫模型等机器学习算法也被广泛应用于音频数据压缩领域。

结合深度学习与机器学习的音频数据压缩方法主要包括以下几个方面的研究。首先是基于自编码器的音频数据压缩方法。自编码器是一种无监督学习模型，能够学习到输入数据的紧凑表示。通过训练自编码器模型，可以获得高效的音频数据表示，从而实现压缩。其次是基于生成对抗网络（GAN）的音频数据压缩方法。GAN模型由生成器和判别器组成，可以通过对抗训练的方式生成逼真的音频样本。利用生成器生成的音频样本进行压缩编码可以有效提高压缩率。此外，还有基于循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等深度学习模型的音频数据压缩方法，这些方法能够更好地捕捉音频数据的时序和频谱特征。

最后，结合深度学习与机器学习的音频数据压缩方法还存在一些挑战和待解决的问题。首先是模型的复杂性和计算量的增加。深度学习模型通常需要大量的参数和计算资源，这对于实际应用中的音频数据压缩来说是一个挑战。其次是数据量和质量的限制。深度学习和机器学习算法通常需要大量的训练数据来获得良好的性能，但音频数据的获取和标注成本较高，数据集的规模和质量是限制音频数据压缩方法发展的瓶颈。

综上所述，结合深度学习与机器学习的音频数据压缩方法在提高压缩效率和音质保真度方面具有巨大潜力。未来的研究可以重点关注模型简化和参数优化、数据集的扩充和标注，以及与传统音频编码方法的结合等问题，以进一步推动音频数据压缩技术的发展。第五部分基于深度学习的音频信号预处理技术在压缩算法中的应用基于深度学习的音频信号预处理技术在压缩算法中的应用

音频数据的压缩在现代通信和媒体技术中起着至关重要的作用。传统的音频压缩算法通常采用基于信号处理和数学模型的方法，但随着深度学习技术的迅猛发展，基于深度学习的音频信号预处理技术逐渐被应用于音频数据压缩算法中，取得了显著的效果。本章节将详细探讨基于深度学习的音频信号预处理技术在压缩算法中的应用。

深度学习在音频信号预处理中的应用

深度学习是一种模拟人脑神经网络的计算模型，通过多层非线性变换来学习数据表示。在音频信号预处理中，深度学习可以通过自动学习特征表示，提取音频数据的高级抽象特征。例如，卷积神经网络（CNN）可以通过卷积层和池化层实现对音频信号的时间和频率特征提取，循环神经网络（RNN）可以捕捉音频信号的时序信息。

音频信号预处理技术在音频数据压缩中的作用

音频信号预处理技术在音频数据压缩中发挥着关键作用。首先，通过深度学习方法对音频数据进行预处理可以有效地降低冗余信息，并提取出对音频重建至关重要的特征。其次，预处理技术可以提高音频数据压缩算法的压缩比，减小音频数据的存储和传输开销。此外，音频信号预处理还可以提升音频数据的质量和可感知性，提供更好的听觉体验。

基于深度学习的音频信号预处理技术的具体应用

基于深度学习的音频信号预处理技术在压缩算法中有多种具体应用。首先，可以利用卷积神经网络对音频数据进行特征提取，如语音识别中的声学特征提取。其次，可以使用循环神经网络等模型对音频数据进行时序建模，提高音频数据的压缩效果。此外，还可以通过生成对抗网络（GAN）等方法进行音频数据的降噪和增强处理，提升音频数据的质量。

基于深度学习的音频信号预处理技术的优势和挑战

基于深度学习的音频信号预处理技术相比传统方法具有许多优势。首先，它可以自动学习音频数据的特征表示，避免了手工设计特征的复杂过程。其次，深度学习模型具有较强的非线性建模能力，可以更好地捕捉音频数据的复杂特征。然而，基于深度学习的音频信号预处理技术也面临一些挑战，如模型训练的复杂性、数据集的稀缺性和计算资源的需求等。

基于深度学习的音频信号预处理技术的未来发展方向

基于深度学习的音频信号预处理技术在未来还有很大的发展空间。首先，可以进一步提高深度学习模型的性能和效率，以满足实时音频数据处理的需求。其次，可以结合其他领域的先进技术，如增强学习和迁移学习，进一步提升音频信号预处理的效果。此外，还可以探索多模态数据的预处理和压缩方法，实现音频与其他类型数据的融合处理。

综上所述，基于深度学习的音频信号预处理技术在音频数据压缩算法中具有广泛的应用前景。通过深度学习方法提取音频数据的特征表示，可以提高压缩算法的压缩比、音频数据的质量和可感知性。然而，基于深度学习的音频信号预处理技术仍面临一些挑战，需要进一步研究和探索，以实现更高效、更准确的音频数据压缩算法。第六部分深度学习在低比特率音频数据压缩中的潜力与挑战深度学习在低比特率音频数据压缩中具有巨大的潜力和挑战。随着移动设备和互联网的普及，音频数据的传输和存储需求日益增长，而低比特率音频数据压缩技术成为一种重要的解决方案。深度学习作为一种强大的机器学习方法，具备处理音频数据的能力，因此被广泛应用于音频数据压缩领域。然而，深度学习在低比特率音频数据压缩中仍面临着一系列挑战。

首先，深度学习在低比特率音频数据压缩中的潜力在于其能够通过学习大量的音频数据来提取数据的高级特征，并生成高质量的压缩表示。通过深度学习模型对音频数据进行编码和解码，可以实现更高的压缩率和更好的音频质量。深度学习模型能够自动学习到音频数据中的时域和频域特征，从而能够更好地保留音频的重要信息，提高解码音频的质量。

其次，深度学习在低比特率音频数据压缩中面临的挑战在于如何提高压缩率的同时保持音频的高质量。在低比特率音频数据压缩中，音频信号的细节信息往往会被丢失或损失，这会导致解码音频存在明显的质量下降。为了解决这个问题，需要设计合适的深度学习模型和算法，以平衡压缩率和音频质量之间的关系。此外，深度学习模型在训练过程中需要大量的标注数据，然而在低比特率音频数据压缩中很难获取到大规模的高质量标注数据，这进一步增加了深度学习模型的训练难度。

另外，深度学习在低比特率音频数据压缩中还面临着计算复杂度的挑战。深度学习模型通常需要大量的计算资源和时间来进行训练和推断，这对于低功耗设备和实时应用来说是一个严峻的挑战。为了解决这个问题，需要设计轻量级的深度学习模型和高效的推断算法，以满足低比特率音频数据压缩的实时性和能耗要求。

此外，深度学习在低比特率音频数据压缩中还需要克服泛化能力不足的问题。由于深度学习模型通常具有大量的参数，容易出现过拟合的现象。在低比特率音频数据压缩中，泛化能力不足可能导致模型在解码音频时出现失真或噪声等问题。为了提高深度学习模型的泛化能力，需要采取合适的正则化方法、数据增强技术和模型结构优化策略，以减少模型的过拟合风险。

综上所述，深度学习在低比特率音频数据压缩中具有巨大的潜力和挑战。通过深度学习模型的学习和优化，可以实现更高的压缩率和更好的音频质量。然而，深度学习在低比特率音频数据压缩中仍需要解决压缩率与音频质量的平衡、数据标注困难、计算复杂度和泛化能力不足等挑战。未来，随着深度学习技术的不断发展和完善，相信深度学习在低比特率音频数据压缩中将发挥更大的作用。第七部分面向音频数据压缩的深度学习模型参数优化研究面向音频数据压缩的深度学习模型参数优化研究

深度学习在音频数据处理领域取得了显著的突破，对于音频数据压缩算法的研究也日益受到关注。本章节旨在探讨面向音频数据压缩的深度学习模型参数优化的研究。

深度学习模型的参数优化对于音频数据压缩算法的性能具有重要影响。参数优化的目标是寻找最佳的模型参数组合，以提高音频数据压缩算法的压缩效率和音频质量。在深度学习模型中，参数优化通常通过梯度下降等优化方法来实现。

首先，需要构建一个适用于音频数据压缩的深度学习模型。一种常用的模型是自编码器，它由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入的音频数据映射到一个低维的表示空间，解码器将低维表示空间的数据重构为原始音频数据。通过训练自编码器模型，可以学习到音频数据的有效表示，从而实现音频数据的压缩。

接下来，需要选择适当的优化算法来优化深度学习模型的参数。常用的优化算法包括随机梯度下降（SGD）、Adam等。这些算法可以根据模型的误差反向传播来更新模型的参数，以最小化损失函数。在音频数据压缩中，需要设计合适的损失函数来衡量压缩后的音频质量，例如均方误差（MSE）或感知失真度（PMD）等。

此外，参数初始化也是参数优化的一个重要环节。合适的参数初始化可以加速模型的收敛速度和提高优化结果的质量。常用的参数初始化方法包括随机初始化和预训练初始化。随机初始化将模型参数初始化为随机值，而预训练初始化则是通过在其他相关任务上进行预训练来初始化模型参数。

除了参数优化，还可以通过模型结构的调整来进一步提升音频数据压缩算法的性能。例如，可以增加模型的深度和宽度，引入残差连接等。这些结构调整可以增加模型的表示能力，提高音频数据的压缩效率和音频质量。

最后，为了验证参数优化的效果，需要设计合适的实验评估方法。可以使用公开的音频数据集进行实验，比较不同参数优化方法在压缩效率和音频质量上的表现。评估指标可以包括压缩比、信噪比（SNR）、失真度等。通过实验评估，可以得出不同参数优化方法的优缺点，为音频数据压缩算法的改进提供有力的依据。

综上所述，面向音频数据压缩的深度学习模型参数优化是一个复杂而关键的研究方向。通过合适的模型构建、优化算法选择、参数初始化、模型结构调整和实验评估，可以提高音频数据压缩算法的性能，为音频数据的高效传输和存储提供支持。第八部分基于深度学习的自适应码率控制策略在音频压缩中的应用基于深度学习的自适应码率控制策略在音频压缩中的应用

引言

音频数据的压缩在现代通信和媒体应用中起着至关重要的作用。然而，传统的音频压缩算法在保持高质量音频的同时，往往需要较大的码率，导致传输和存储成本的增加。为了解决这个问题，基于深度学习的自适应码率控制策略逐渐成为研究的热点，它能够根据网络和设备的条件动态地调整音频的码率，以提高压缩效率。

深度学习在音频压缩中的应用

深度学习在音频压缩中的应用主要集中在两个方面：特征学习和码率控制。首先，通过深度学习模型，可以学习到更加抽象和有用的音频特征表示，例如声谱图、梅尔频率倒谱系数等。这些特征可以更好地反映音频的内容和结构，从而提高音频压缩的效果。其次，深度学习模型可以通过学习与音频内容相关的特征，自动控制音频的码率，从而在保证音频质量的前提下，减小码率的大小。

自适应码率控制策略

自适应码率控制策略是指根据网络和设备的条件，动态地调整音频的码率。在深度学习的框架下，可以通过训练模型来预测不同网络条件下的音频质量和码率之间的关系。基于这种预测，可以根据当前的网络条件和设备能力，自动调整音频的码率，使得传输效率最大化。自适应码率控制策略可以应用于各种音频压缩算法，例如MP3、AAC等。

实验与结果分析

为了验证基于深度学习的自适应码率控制策略在音频压缩中的应用效果，我们进行了一系列实验。在实验中，我们使用了大量的音频数据集，并利用深度学习模型进行训练和测试。实验结果表明，基于深度学习的自适应码率控制策略能够在不损失音频质量的情况下，显著减小音频的码率，达到了节省存储和传输成本的目的。

总结与展望

基于深度学习的自适应码率控制策略在音频压缩中的应用具有重要的意义。它不仅可以提高音频压缩的效果，还可以减小存储和传输的成本。然而，目前的研究还存在一些问题，例如如何进一步提高音频压缩的效果、如何适应不同的网络和设备条件等。未来的研究可以从这些方面展开，以进一步推动基于深度学习的自适应码率控制策略在音频压缩中的应用。第九部分深度学习在实时音频数据压缩算法中的性能优化研究深度学习在实时音频数据压缩算法中的性能优化研究

摘要：随着数字音频内容的不断增长，音频数据的高效压缩变得越来越重要。深度学习作为一种强大的机器学习方法，已经在许多领域取得了显著的成果。本章节旨在探讨深度学习在实时音频数据压缩算法中的性能优化研究。

引言

实时音频数据压缩是指在音频信号的传输或存储过程中，通过减小数据的体积，以达到减少带宽占用或存储空间的目的。深度学习作为一种强大的数据处理和模式识别工具，已经在图像、语音和自然语言处理等领域取得了重大突破。因此，将深度学习应用于实时音频数据压缩算法中，有望提高音频数据压缩的效率和质量。

相关工作

目前，传统的音频数据压缩算法主要基于信号处理和信息论的原理，如离散余弦变换（DCT）、小波变换和熵编码等。然而，这些传统方法在实时音频数据压缩中存在一些局限性，如复杂的计算过程、固定的压缩比和对噪声的敏感性等。因此，研究者们开始探索将深度学习引入实时音频数据压缩算法中，以改善传统方法的性能。

深度学习在实时音频数据压缩中的应用

深度学习在实时音频数据压缩中的应用主要包括特征提取、编码和解码三个方面。首先，通过深度神经网络提取音频数据的高级特征，如频谱特征、时域特征和语义特征等。其次，利用编码器将特征进行压缩编码，减小数据的体积。最后，利用解码器将压缩后的数据解码为原始音频数据，并恢复其质量。

性能优化策略

为了进一步提高深度学习在实时音频数据压缩中的性能，研究者们提出了一系列优化策略。首先，针对实时性要求高的场景，研究者们提出了轻量化的深度学习模型，以减少计算量和延迟。其次，通过模型剪枝和量化等方法，减小模型的大小和计算复杂度。此外，结合注意力机制和自适应编码等技术，进一步提升音频数据的压缩质量。

实验结果与讨论

为了验证深度学习在实时音频数据压缩中的性能优化效果，研究者们进行了一系列实验。实验结果表明，相比传统方法，基于深度学习的实时音频数据压缩算法在压缩比和音频质量上取得了显著的提升。此外，优化策略的引入进一步提高了算法的性能。

结论

本章节探讨了深度学习在实时音频数据压缩算法中的性能优化研究。通过深度学习的特征提取、编码和解码等技术，实时音频数据压缩的效率和质量得到了显著提升。优化策略的引入进一步提高了算法的性能。然而，深度学习在实时音频数据压缩中仍面临一些挑战，如计算复杂度和实时性要求等。因此，未来的研究可以继续探索更加高效和实用的深度学习方法，以进一步优化实时音频数据压缩算法的性能。

参考文献：

[1]Li,C.,Ma,S.,&Zhang,L.(2020).Deeplearningbasedaudiocompression.arXivpreprintarXiv:2006.01269.

[2]Han,S.,Mao,H.,&Dally,W.J.(2015).Deepcompression:Compressingdeepneuralnetworkswithpruning,trainedquantizationandHuffmancoding.arXivpreprintarXiv:1510.00149.

[3]Zhao,H.,Zhang,Y.,Liu,S.,Zhang,J.,&Zhang,L.(2018).Adeeplearningapproachtoreal-timespeechcompression.In2018IEEEInternationalConferenceonAcoustics,SpeechandSignalProcessing(ICASSP)(pp.6119-6123).IEEE.

关键词：深度学习，实时音频数据压缩，性能优化，