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建损失函数的组合,使重建的音频听...
我们提出了SoundStream,这是一个神经音频编解码器,其中所有组成部分(编码器、解码器和量化器)都经过端到端的训练,使用重构和对抗性损失的组合来实现更优质的音频质量。 我们引入了一种新的残差向量量化器,并研究了其设计所暗示的速率-失真-复杂度权衡。此外,我们提出了一种新颖的“量化器丢弃”技术,用于训练残差向量...
SD-Codec 通过同时学习如何分离和重新合成音频,提高了神经音频编解码器中潜在空间的可解释性。除了帮助保持高质量的音频重新合成之外,它还通过使区分各种来源变得更加容易,从而为音频创建过程提供了额外的控制。由于 SD-Codec 可以在潜在空间内分离来源,因此它可以更精确地操纵音频输出,这对于需要生成或编辑详细音频的应用...
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建损失函数的组合,使重建的音频听...
今年早些时候,我们发布了 Lyra,一种用于低比特率语音的神经音频编解码器。在“SoundStream:一款端到端的神经音频编解码器”论文中,我们介绍了一种新颖的神经音频编解码器。 这种编解码器是上述成果的进一步发展,提供了更高质量的音频并能编码更多声音类型,包括干净的语音、嘈杂和混响的语音、音乐和环境声音。
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...
在“ SoundStream:端到端神经音频编解码器”中,我们介绍了一种新颖的神经音频编解码器,通过提供更高质量的音频并扩展到编码不同的声音类型,包括干净的语音、嘈杂和混响语音、音乐, 和环境声音。SoundStream 是第一个处理语音和音乐的神经网络编解码器,同时能够在智能手机 CPU 上实时运行。它能够使用单个训练模型在...
实验结论:本次实验完成了RNN、GRU、LSTM和BiRNN四种神经网络模型的PyTorch实现,并通过调整模型超参数进行优化。在数据集上进行测试后,得到如下结果: RNN模型: 隐藏层数量:2 隐藏单元数:128 准确率:75.3%
今年早些时候,我们发布了 Lyra,一种用于低比特率语音的神经音频编解码器。在“SoundStream:一款端到端的神经音频编解码器”论文中,我们介绍了一种新颖的神经音频编解码器。 这种编解码器是上述成果的进一步发展,提供了更高质量的音频并能编码更多声音类型,包括干净的语音、嘈杂和混响的语音、音乐和环境声音。
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...