神经语音编码及其未来发展方向

演讲者介绍了神经语音和音频编码相较于传统编码的优势，包括如何利用神经网络提高编码的效率和灵活性。

讨论了开发神经网络编码器时面临的复杂性、延迟和可扩展性等挑战。

介绍了如何实现低比特率同时保持高质量输出的编码，特别是通过预测性编码和生成模型。

提出个性化语音编码的概念，展示通过使用个性化编码器提高性能的可能性。

总结神经语音编码的优势及现有挑战，并提出结合生成模型提升性能的未来研究方向。