Jean-Marc Valin 的文章
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使用 LPCNet 的 1.6 kb/s 实时宽带神经声码器
这是 LPCNet 项目的更新，LPCNet 是 Mozilla 新兴技术小组推出的一种高效的神经语音合成器。LPCNet 将信号处理和深度学习相结合，提高了神经语音合成的效率。我们最近的工作将 LPCNet 变成了一种非常低比特率的神经语音编解码器，它实际上可以在当前的硬件上甚至在手机上使用。
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LPCNet：DSP 增强的神经语音合成
LPCNet 是 Mozilla 新兴技术小组推出的一项新项目，它是一种高效的神经语音合成器，与一些前身相比，其复杂性降低了。神经语音合成模型已经证明了令人印象深刻的语音合成质量，但其计算复杂性使其难以实时使用，尤其是在手机上。我们使用 LPCNet 的解决方案结合了深度学习和数字信号处理 (DSP) 技术。
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介绍 Opus 1.3
Opus 是一种完全开放的免版税音频编解码器，可用于所有音频应用程序，从音乐流式传输和存储到高质量的视频会议和 VoIP。此 1.3 版本为语音和音乐压缩带来了质量改进，支持全景声等等。
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RNNoise：使用深度学习进行噪声抑制
Mozilla Research RRNoise 项目展示了如何将深度学习应用于噪声抑制。它将经典的信号处理与深度学习相结合，但它体积小且快速。你也可以帮忙！了解如何将你的噪音捐赠给科学。
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Opus 音频编解码器 1.2 版发布
Opus 音频编解码器刚刚发布了 1.2 版，带来了许多语音和音乐质量改进，尤其是在低比特率下。
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为 Opus 防御
1 月 18 日，法国电信以非免版税条款引用一项专利对 Opus 提出了知识产权披露。这引发了一个关键问题——这对 Opus 有什么影响？仔细评估表明，它对 Opus 规范没有任何影响。摘要：仔细阅读 FT […]
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它是 Opus，它很酷，现在它是一种音频编解码器标准！
在开放标准取得重大胜利之际，互联网工程任务组 (IETF) 刚刚将 Opus 标准化为 RFC 6716。Opus 是第一个被标准化的最先进的免费音频编解码器。我们认为这将帮助我们在采用方面比以前的免版税编解码器（如 Speex 和 Vorbis）更广泛。这标志着 […]