論文の概要: High-Fidelity Audio Compression with Improved RVQGAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06546v1
• Date: Sun, 11 Jun 2023 00:13:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 18:15:04.321461
• Title: High-Fidelity Audio Compression with Improved RVQGAN
• Title（参考訳）: RVQGANの改良による高忠実度オーディオ圧縮
• Authors: Rithesh Kumar, Prem Seetharaman, Alejandro Luebs, Ishaan Kumar, Kundan Kumar
• Abstract要約: 44.1KHzの音声をたった8kbpsの帯域でトークンに90倍圧縮する,高忠実なユニバーサルニューラルオーディオ圧縮アルゴリズムを提案する。 我々は、すべてのドメイン(音声、環境、音楽など)を単一の普遍モデルで圧縮し、全てのオーディオの生成モデルに広く適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.66014852616826
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language models have been successfully used to model natural signals, such as images, speech, and music. A key component of these models is a high quality neural compression model that can compress high-dimensional natural signals into lower dimensional discrete tokens. To that end, we introduce a high-fidelity universal neural audio compression algorithm that achieves ~90x compression of 44.1 KHz audio into tokens at just 8kbps bandwidth. We achieve this by combining advances in high-fidelity audio generation with better vector quantization techniques from the image domain, along with improved adversarial and reconstruction losses. We compress all domains (speech, environment, music, etc.) with a single universal model, making it widely applicable to generative modeling of all audio. We compare with competing audio compression algorithms, and find our method outperforms them significantly. We provide thorough ablations for every design choice, as well as open-source code and trained model weights. We hope our work can lay the foundation for the next generation of high-fidelity audio modeling.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルは、画像、音声、音楽などの自然信号のモデル化に成功している。 これらのモデルの主要な構成要素は、高次元の自然信号を低次元の離散トークンに圧縮できる高品質なニューラル圧縮モデルである。 その目的のために,44.1KHzの音声をたった8kbpsの帯域でトークンに約90倍の圧縮を実現する,高忠実なユニバーサルニューラルオーディオ圧縮アルゴリズムを導入する。 我々は,高忠実度音声生成の進歩と,画像領域からのベクトル量子化技術の改善と,逆および再構成損失の改善を組み合わせることにより,これを実現する。 我々は、すべてのドメイン(音声、環境、音楽など)を単一の普遍モデルで圧縮し、全てのオーディオの生成モデルに広く適用する。 競合する音声圧縮アルゴリズムと比較し,本手法の方が優れていた。 すべての設計選択に対して徹底的なアブレーションを行い、オープンソースコードとトレーニングされたモデル重み付けを提供します。 われわれの研究が次世代の高忠実なオーディオモデリングの基礎を築けることを願っている。

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