論文の概要: RFWave: Multi-band Rectified Flow for Audio Waveform Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05010v3
• Date: Mon, 07 Oct 2024 02:08:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:09:44.974931
• Title: RFWave: Multi-band Rectified Flow for Audio Waveform Reconstruction
• Title（参考訳）: RFWave:マルチバンド整流流による波形再構成
• Authors: Peng Liu, Dongyang Dai, Zhiyong Wu,
• Abstract要約: 本稿では,メルスペクトルや離散音響トークンから高忠実度音声波形を再構成する,最先端マルチバンド整流流法RFWaveを紹介する。 RFWaveは複雑なスペクトログラムを独自に生成し、フレームレベルで動作し、全てのサブバンドを同時に処理して効率を向上する。 実験により、RFWaveは優れた再構成品質を提供するだけでなく、計算効率も非常に優れており、GPU上でのオーディオ生成は、リアルタイムよりも最大160倍高速であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.64898580131053
• License:
• Abstract: Recent advancements in generative modeling have significantly enhanced the reconstruction of audio waveforms from various representations. While diffusion models are adept at this task, they are hindered by latency issues due to their operation at the individual sample point level and the need for numerous sampling steps. In this study, we introduce RFWave, a cutting-edge multi-band Rectified Flow approach designed to reconstruct high-fidelity audio waveforms from Mel-spectrograms or discrete acoustic tokens. RFWave uniquely generates complex spectrograms and operates at the frame level, processing all subbands simultaneously to boost efficiency. Leveraging Rectified Flow, which targets a straight transport trajectory, RFWave achieves reconstruction with just 10 sampling steps. Our empirical evaluations show that RFWave not only provides outstanding reconstruction quality but also offers vastly superior computational efficiency, enabling audio generation at speeds up to 160 times faster than real-time on a GPU. An online demonstration is available at: https://rfwave-demo.github.io/rfwave/.
• Abstract（参考訳）: 生成モデリングの最近の進歩は、様々な表現からの音声波形の再構成を著しく向上させてきた。 このタスクでは拡散モデルが有効であるが,個々のサンプル点レベルでの動作と多数のサンプリングステップの必要性により,遅延問題に悩まされる。 本研究では,メルスペクトルや離散音響トークンから高忠実度音声波形を再構成する,最先端マルチバンド整流流法RFWaveを提案する。 RFWaveは複雑なスペクトログラムを独自に生成し、フレームレベルで動作し、全てのサブバンドを同時に処理して効率を向上する。 直線輸送路を目標とする整流流を利用して、RFWaveはわずか10個のサンプリングステップで再構成を行う。 実験により、RFWaveは優れた再構成品質を提供するだけでなく、計算効率も非常に優れており、GPU上でのオーディオ生成は、リアルタイムよりも最大160倍高速であることがわかった。 オンラインデモは、https://rfwave-demo.github.io/rfwave/.comで公開されている。

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