文件名称：LPCNet:高效的神经语音合成
文件大小：101KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-13 06:49:47
C
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
【文件预览】：
LPCNet-master
----Makefile.am(4KB)
----src()
--------vec_avx.h(7KB)
--------freq.h(2KB)
--------train_lpcnet.py(4KB)
--------opus_types.h(5KB)
--------dump_lpcnet.py(11KB)
--------lpcnet_demo.c(5KB)
--------arch.h(7KB)
--------lpcnet_enc.c(23KB)
--------lpcnet_dec.c(4KB)
--------common.h(2KB)
--------pitch.c(13KB)
--------mdense.py(4KB)
--------compile.sh(249B)
--------causalconv.py(2KB)
--------nnet.h(3KB)
--------nnet.c(11KB)
--------kiss_fft.h(6KB)
--------vec_neon.h(6KB)
--------dump_data.c(8KB)
--------gatedconv.py(3KB)
--------pitch.h(5KB)
--------freq.c(7KB)
--------vec.h(4KB)
--------celt_lpc.c(7KB)
--------_kiss_fft_guts.h(6KB)
--------ceps_vq_train.c(16KB)
--------lpcnet_private.h(2KB)
--------lpcnet.c(7KB)
--------test_lpcnet.py(4KB)
--------concat.sh(174B)
--------lpcnet.py(7KB)
--------kiss_fft.c(17KB)
--------test_lpcnet.c(2KB)
--------common.c(2KB)
--------celt_lpc.h(2KB)
--------test_vec.c(3KB)
--------tansig_table.h(2KB)
--------ulaw.py(381B)
----doc()
--------Makefile(2KB)
--------Doxyfile.in(505B)
----configure.ac(3KB)
----COPYING(2KB)
----README.md(4KB)
----update_version(2KB)
----include()
--------lpcnet.h(7KB)
----lpcnet.pc.in(290B)
----training_tf2()
--------train_lpcnet.py(4KB)
--------dump_lpcnet.py(11KB)
--------mdense.py(4KB)
--------lpcnet.py(7KB)
--------ulaw.py(381B)
----LPCNet.yml(335B)
----autogen.sh(487B)
----m4()
--------attributes.m4(10KB)
----README(14B)
----AUTHORS(68B)
----lpcnet-uninstalled.pc.in(317B)