veNet模型的输出是下个样本点的机率分布，而声音讯号的样本点通常会以16位元的整数储存，这使模型在每个时间点，要输出65536个机率来表示所有可能的样本点的机率分布。为了降低建模难度，WaveNet使用µ律演算法(µ-law algorithm,G.711)将样本点量化成8位元，即256种可能的数值:formula_6其中formula_7是在时间点t的声音讯号样本点，formula_8，formula_9是0~255的整数。研究中显示这种非线性量化方法的表现结果比单纯线性量化好上许多，且透