論文の概要: Finite Scalar Quantization Enables Redundant and Transmission-Robust Neural Audio Compression at Low Bit-rates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.09550v1
• Date: Thu, 11 Sep 2025 15:39:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-12 16:52:24.449982
• Title: Finite Scalar Quantization Enables Redundant and Transmission-Robust Neural Audio Compression at Low Bit-rates
• Title（参考訳）: 低ビットレートでの冗長・透過性ニューラルオーディオ圧縮を可能にする有限スカラー量子化
• Authors: Harry Julia, Rachel Beeson, Lohith Konathala, Johanna Ulin, Jiameng Gao,
• Abstract要約: 我々は,Finite Scalar Quantization (FSQ) が,ノイズチャネルを介して伝送されるときにロバストな符号化を生成する,焼き込み冗長性を符号化していることを示す。 ノイズチャネルによるコードシーケンスの伝送をシミュレートする際の RVQ と FSQ コーデックの性能を比較することにより,FSQ のビットレベルの摂動が極めて優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.445167946386569
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural Audio Codecs (NACs) have become increasingly adopted in speech processing tasks due to their excellent rate-distortion performance and compatibility with Large Language Models (LLMs) as discrete feature representations for audio generation. While most existing codecs rely on Residual Vector Quantization (RVQ), Finite Scalar Quantization (FSQ) has recently emerged as a compelling alternative that simplifies training and natively supports single codebooks. We introduce NeuCodec, an FSQ-based NAC, and show that FSQ encodes baked-in redundancy which produces an encoding which is robust when transmitted through noisy channels. First, through an encoder distillation experiment, we show that two different encoders can learn to encode identical audio into vastly different code sequences whilst maintaining comparable reconstruction quality with the same quantizer and decoder. Second, we demonstrate that FSQ has vastly superior bit-level perturbation robustness by comparing the performance of RVQ and FSQ codecs when simulating the transmission of code sequences through a noisy channel.
• Abstract（参考訳）: ニューラルオーディオコーデック(NAC)は、音声生成のための離散的特徴表現として、高い速度歪み性能とLarge Language Models(LLM)との互換性により、音声処理タスクに採用されつつある。 ほとんどの既存のコーデックはResidual Vector Quantization (RVQ)に依存しているが、Finite Scalar Quantization (FSQ)は最近、トレーニングを単純化し、単一のコードブックをネイティブにサポートする魅力的な代替手段として登場した。 我々は、FSQベースのNACであるNeuCodecを導入し、FSQが焼入れ冗長性を符号化し、ノイズチャネルを介して伝送されるときにロバストな符号化を生成することを示す。 まず、エンコーダ蒸留実験により、2つの異なるエンコーダが、同じ量子化器とデコーダで同等の再構成品質を維持しながら、全く異なるコードシーケンスに同一のオーディオを符号化することを学習できることを示す。 第2に,ノイズチャネルによる符号列の伝送を模擬する場合の RVQ と FSQ コーデックの性能を比較することにより,FSQ のビットレベルの摂動堅牢性が極めて優れていることを示す。

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