采用分組語(yǔ)音傳輸?shù)木W(wǎng)絡(luò)，其傳輸?shù)恼Z(yǔ)音信息本身就是分組數(shù)據(jù)包，這樣的語(yǔ)音信息在接入Internet時(shí)將是非常的方便 語(yǔ)音編碼既可用軟件也可用硬件的方法實(shí)現(xiàn)軟件實(shí)現(xiàn)就是將壓縮算法用軟件方法實(shí)現(xiàn)，這樣做的好處是成本低修改方便靈活，但處理速度較慢，不易保證處理的實(shí)時(shí)性采用硬件實(shí)現(xiàn)就是將語(yǔ)音壓縮算法固化到專用DSP。

不斷發(fā)展的數(shù)字調(diào)制方式及編碼算法都為數(shù)字音頻廣播提供差分方法是語(yǔ)音增強(qiáng)算法嗎了更加有效的傳輸和存儲(chǔ)方式，使得在有限的帶寬中以較低比特率來(lái)傳輸聲道數(shù)更多質(zhì)量更優(yōu)的音頻信號(hào)成為可能同樣在數(shù)字音頻廣播系統(tǒng)的發(fā)展中也充分利用了這些以此為核心的新技術(shù)以前，立體聲廣播起著主導(dǎo)的作用，現(xiàn)在隨著越來(lái)越多的多聲道數(shù)字音頻系統(tǒng)的應(yīng)用，在。

5LG 神經(jīng)函數(shù)模塊與稀疏參數(shù)跨層集成信息的動(dòng)態(tài)方法 借鑒編程語(yǔ)言中函數(shù)的神經(jīng)函數(shù)模塊，旨在將模塊化和重用化結(jié)構(gòu)引入深度學(xué)習(xí)將注意力稀疏性自頂向下和自底向上的反饋結(jié)合在一個(gè)靈活的算法中，改進(jìn)了標(biāo)準(zhǔn)分類域外泛化生成建模和強(qiáng)化學(xué)習(xí)上下文學(xué)習(xí)表示的結(jié)果其差分方法是語(yǔ)音增強(qiáng)算法嗎他值得關(guān)注的論文6。