摘要
语音编码技术作为语音通信系统的核心技术之一，一直是学术界和工业界的研究热点。
近年来，深度神经网络(DNN)的出现为语音编码技术带来了新的突破。
DNN凭借其强大的非线性建模能力，能够有效地提取语音信号的深层特征，从而显著提升语音编码的压缩效率和语音质量。
本文首先概述了语音编码技术的发展历程，并介绍了DNN的基本原理及其在语音编码中的应用优势。
然后，本文重点综述了基于DNN的语音编码技术的研究现状，详细介绍了基于DNN、CNN、RNN等不同网络结构的语音编码模型，并对各种模型的优缺点进行了比较分析。
此外，本文还讨论了语音编码模型的训练与优化方法，包括数据集、损失函数、优化算法等关键技术。
最后，本文总结了基于DNN的语音编码技术所面临的挑战，并展望了其未来的发展趋势。
关键词：语音编码；深度神经网络；卷积神经网络；循环神经网络；深度学习
语音作为人类最自然、最便捷的交流方式，承载着丰富的信息。
随着移动互联网和物联网的快速发展，人们对语音通信的需求日益增长，这也对语音编码技术提出了更高的要求，即如何在保证语音质量的前提下，尽可能地压缩语音数据量，以降低传输带宽和存储空间的占用。
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