Add rpm packaging files

Change the package name and exclude unnecessary files

The date information in the package name was cut off.
Files are excluded such as AUTHORS, COPYING, and README

Change-Id: Ifca82c1fee45af783722d31e7b46ce409226f230
Signed-off-by: Jaechul Lee <jcsing.lee@samsung.com>

Correct #endif in rnn.h.

Document the API

Add rnnoise_get_frame_size()

It provides a mean to know how many samples are processed at time.

Drop unused arguments from README (#103)

Match wording given by usage.

fix inclusion of rnnoise.h into C++ code

Document in the README the authorative source for the code.

docs: fix simple typo, delares -> declares

There is a small typo in src/kiss_fft.c.

Should read `declares` rather than `delares`.

rename TRAINING -> TRAINING-README for case insensitive file system

Update celt_lpc.c

Access files in binary mode

Removing the long since broken non-SMOOTH_BANDS mode.

Adding instructions on training.

Updated README

Neural network model files

Extending the neural network dumper to dump to a simple text file
format, and adding reader functions to read a neural network description
from a FILE *.

Made dump_rnn output in nu format.

Fix some warnings

Modularizing the RNN model

Limiting the gain decay

Update README

Signed-off-by: Jean-Marc Valin <jmvalin@jmvalin.ca>

Features #17

features #16

features #15

features #14

features #13

features #12

Output VAD prob

Removing delay

New features (#9)

Also, adding an error^4 term to the loss function

fix leak in example

Cleanup

Adding a real README

don't need this file

Retraining with features #8 (robust to low-passing)

features #8

features #7

preventing extreme values

Adding build system

Adds pitch filtering

minor refactoring

split off analysis from features

Wip (refactoring)

still refactoring

More refactoring

Refactoring

constraining the weights to +/- 0.5 so they can be quantized with 8 bits

Initial weights

temporary compile script

Will have a makefile at some point

Differences between training and running the denoising

features #6

experiment #5

dealing with silence

stand-alone denoising

some integration

toplevel function

more header cleanup

automate header generation too

RNN C code

Keras training code

Initial license and README

random filter

add low-pass filter

binary output

randomize gain

better pitch bounds

add pitch features

compute per-band pitch

temporary hack to test pitch

wip

cleanup

add pitch

Avoid uninitialized data

demo code

fix bad bug

oops

version 2

more input and output features

spectral variability feature

minor cleanup

training code

what I used for training attempt 1

add DCT

cleanup

fix extra sqrt() bug and add new band energy code

some synthesis code

split analysis and synthesis

Adds analysis and synthesis

forward and inverse transforms

initial checkin -- mostly imported from Opus