其中第⼀个维度为⼩⽚段的个数，原始语⾳越长，第⼀个维度也越⼤， 第⼆个维度为 MFCC 特征的维度。得到原始语⾳的数值表⽰后，就可以使⽤ WaveNet 实现。由于 MFCC 特征为⼀维序列，所以使⽤ Conv1D 进⾏卷积。 因果是指，卷积的输出只和之前的输⼊有关，即不使⽤未来的 特征，可以理解为将卷积的位置向前偏移。WaveNet 模型结构如下所⽰：
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