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