近年来,神经视频压缩取得了显著进展,特别是在低延迟设置中,一些工作已经在压缩性能上超越了标准编解码器如HEVC。 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
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 ...
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 是第一个既能处理语音也能处理音乐的神经网络编解码器,同时能够在智能...
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用量化的语义潜在变量 来生成逼真的重建图像。 改进方法的熵模型在解码中的应用如图4-6所示。 图4-6 改进方法的熵模型在解码中的应用 在图4-6中,(a)改进方法的熵模型在解码第 个块 中的应用。(b)全...
编码器-解码器架构的循环神经网络在当前的标准机器翻译基准上实现了最佳的结果,并且也已经在业界的翻译服务核心得到了应用。 这种模型很简单,但由于训练该模型需要大量的数据,为了处理你的问题可能需要在模型中对大量设计决策进行调整,对我们来说这实际上很难办到。幸好那些研究科学家可以使用谷歌提供那种大规模硬件设备来...
FunCodec是一个基础的神经语音编解码器工具包。FunCodec为最新的神经语音编解码器模型(如SoundStream和Encodec)提供可复制的训练配方和推理脚本。 题目:FunCodec: A Fundamental, Reproducible and Integrable Open-source Toolkit for Neural Speech Codec 来源:Arxiv ...
高通 AI 研究院的新工作，实现了业界首款在商用智能手机端实时运行、基于软硬件结合的神经视频解码器，在接近 720p HD 分辨率的视频上实现了 30 fps 以上的实时解码。从软 / 硬解码到 AI 神经视频解码 作为一项重要的视频处理技术，视频编解码广泛应用于通信、计算机与广播电视领域，并催生了网络电视、广播电视、...
编码器与解码器实质是两个神经网络的联合应用，提供更灵活的输入输出长度适应性，超越单层RNN或LSTM。通过固定长度的中间态，编码器-解码器架构允许灵活处理不同长度的数据，增强模型适应性。在翻译领域，传统RNN与LSTM结合编码器-解码器架构，强调时序特征。但随着Transformer的引入，放弃时序处理，通过注意力...
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。