論文の概要: Baseline Systems For The 2025 Low-Resource Audio Codec Challenge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.00264v3
- Date: Tue, 07 Oct 2025 20:55:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-09 12:02:36.775698
- Title: Baseline Systems For The 2025 Low-Resource Audio Codec Challenge
- Title（参考訳）: 2025年の低リソースオーディオコーデックチャレンジのためのベースラインシステム
- Authors: Yusuf Ziya Isik, Rafał Łaganowski,
- Abstract要約: Low-Resource Audio Codec (LRAC) Challengeは、リソース制約のある環境でのデプロイメントのためのニューラルオーディオコーディングの進歩を目的としている。
本稿では,2025年のLRACチャレンジにおいて,両トラックの公式ベースラインシステムについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The Low-Resource Audio Codec (LRAC) Challenge aims to advance neural audio coding for deployment in resource-constrained environments. The first edition focuses on low-resource neural speech codecs that must operate reliably under everyday noise and reverberation, while satisfying strict constraints on computational complexity, latency, and bitrate. Track 1 targets transparency codecs, which aim to preserve the perceptual transparency of input speech under mild noise and reverberation. Track 2 addresses enhancement codecs, which combine coding and compression with denoising and dereverberation. This paper presents the official baseline systems for both tracks in the 2025 LRAC Challenge. The baselines are convolutional neural codec models with Residual Vector Quantization, trained end-to-end using a combination of adversarial and reconstruction objectives. We detail the data filtering and augmentation strategies, model architectures, optimization procedures, and checkpoint selection criteria.
- Abstract（参考訳）: Low-Resource Audio Codec (LRAC) Challengeは、リソース制約のある環境でのデプロイメントのためのニューラルオーディオコーディングの進歩を目的としている。
第1版では、計算複雑性、レイテンシ、ビットレートに関する厳格な制約を満たしつつ、日々のノイズや残響の下で確実に動作しなければならない低リソースのニューラル音声コーデックに焦点を当てている。
トラック1は、軽音と残響の下で入力音声の知覚的透明性を維持することを目的とした透明コーデックをターゲットにしている。
トラック2は、符号化と圧縮をデノベーションとデノベーションとデノベーションを組み合わせたエンハンスメントコーデックに対処する。
本稿では,2025年のLRACチャレンジにおいて,両トラックの公式ベースラインシステムについて述べる。
ベースラインは、Residual Vector Quantizationを備えた畳み込みニューラルコーデックモデルであり、敵と再構築の目的を組み合わせたエンドツーエンドで訓練されている。
データフィルタリングと拡張戦略、モデルアーキテクチャ、最適化手順、チェックポイント選択基準について詳述する。
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