本研究提出了一种通用的循环神经网络压缩技术，能够将LSTM声学模型减小至原来的三分之一，同时保持准确性。研究还探讨了基于深度神经网络的音频编解码器和非线性压缩方法，展示了在多个音频领域的优越性能。比较不同模型在音频效果模拟中的表现，发现LSTM在失真和均衡器方面表现最佳，而State Space模型在饱和和压缩方面更具优势。