例如,LSVC是一个神经编解码器,它取得了出色的效果,并且比MV-HEVC具有明显的优势,但它顺序处理左右视图帧,这限制了它在VR和AR等低延迟应用中的适用性。 在研究中,高通提出了一种低延迟立体视频串流LLSS编解码器,它设计用于并行立体视频编码。这个编解码器的开发基于两个关键的见解。 首先,受立体匹配方法最新进展的...
所设计的Transformer采用拉普拉斯形状的位置编码,其可学习参数针对每个信道簇进行自适应调整。实验表明,与前沿的基于生成的编解码器相比,提出的框架产生了更好的感知质量,并且提出的熵模型有助于显著节省比特率。 改进的神经编解码器概述,如图4-5所示。 图4-5 改进的神经编解码器概述 在图4-5中,基于扩散的解码器利...
所设计的Transformer采用拉普拉斯形状的位置编码,其可学习参数针对每个信道簇进行自适应调整。实验表明,与前沿的基于生成的编解码器相比,提出的框架产生了更好的感知质量,并且提出的熵模型有助于显著节省比特率。 改进的神经编解码器概述,如图4-5所示。 图4-5 改进的神经编解码器概述 在图4-5中,基于扩散的解码器利...
此外,我们还通过解码器将单词序列 “Ich will ein” 和其轻微改编版 “Ich will das” 与 encoder_output_vectors 一起传递给解码器,以检查对应于 “Ich” 的第二个 lm_logit 在仅改变输入序列中的最后一个单词 (“ein” -> “das”) 时是否会有所不同。 正如预期的那样,解码器输入词嵌入和 lm_logits ...
然而,当前的神经编解码器计算成本较高,且通常在强大的桌面或数据中心GPU上测量运行时间。 本文提出了MobileNVC,这是一个针对移动设备部署的神经P帧编解码器架构,通过使用Snapdragon 8 Gen 2神经加速器上可用的运动补偿内核,实现了高效的块基变形方案。 Related Work ...
神经音频编解码器通过将连续音频信号转换为离散标记,彻底改变了音频的压缩和处理方式。该技术使用在离散标记上训练的生成模型来生成复杂的音频,同时保持音频的出色质量。这些神经编解码器显著提高了音频压缩率,使得在不影响音质的情况下更有效地存储和传输音频数据成为可能。
【神经编解码器和语音语言模型集合:全面收集和整理的语音AI相关模型资源库,包含神经网络编解码器、零样本文本转语音合成器和语音语言模型等内容,涵盖了声学标记、语义标记和语音大模型等关键技术的最新进展】'Awesome Neural Codec Models, Text-to-Speech Synthesizers & Speech Language Models'GitHub: github.com/LqNo...
最典型的MLP包括包括三层:输入层、隐层和输出层,MLP神经网络不同层之间是全连接的(全连接的意思就是:上一层的任何一个神经元与下一层的所有神经元都有连接)。 由此可知,神经网络主要有三个基本要素:权重、偏置和激活函数 权重:神经元之间的连接强度由权重表示,权重的大小表示可能性的大小...
1 从数据中学习的音频编解码器 SoundStream 的主要技术组成部分是一个神经网络,由编码器、解码器和量化器组成,它们都经过了端到端的训练。编码器将输入的音频流转换为编码信号,量化器压缩编码信号,然后解码器将其转换回音频。 SoundStream 利用了神经音频合成领域最先进的解决方案,通过训练一个鉴别器来计算对抗性和重...
SoundStream:一个端到端神经音频编解码器 https://arxiv.org/abs/2107.03312 从数据中学习音频编解码器 虽然人们可以毫不费力地推理如,话题持续时间、频率或对话中事件先后顺序等日常的时间概念,但这类任务对于对话代理而言则具有较大的挑战。例如,目前的 NLP 模型在执行填空任务时,经常会做出糟糕的决定(如下图所示...