Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fast and Flexible Audio Bandwidth Extension via Vocos

論文の概要: Fast and Flexible Audio Bandwidth Extension via Vocos

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07285v1
Date: Sat, 07 Mar 2026 17:12:08 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-03-10 15:13:14.202997
Title: Fast and Flexible Audio Bandwidth Extension via Vocos
Title（参考訳）: Vocosによる高速かつフレキシブルな帯域拡張
Authors: Yatharth Sharma,
Abstract要約: 本稿では,8-48kHzの帯域幅拡張モデルを提案する。このモデルは、NVIDIA A100 GPUで0.0001、8コアCPUで0.0053をリアルタイムに実行しながら、競合する対数スペクトル距離を達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: We propose a Vocos-based bandwidth extension model that enhances audio at 8-48 kHz by generating missing high-frequency content. Inputs are resampled to 48 kHz and processed by a neural vocoder backbone, enabling a single network to support arbitrary upsampling ratios. A lightweight Linkwitz-Riley-inspired refiner merges the original low band with the generated high frequencies via a smooth crossover. On validation, the model achieves competitive log-spectral distance while running at a real-time factor of 0.0001 on an NVIDIA A100 GPU and 0.0053 on an 8-core CPU, demonstrating practical, high-quality BWE at extreme throughput.
Abstract（参考訳）: 本稿では,8-48kHzの帯域幅拡張モデルを提案する。入力は48kHzに再サンプリングされ、ニューラルボコーダのバックボーンによって処理される。ライトウェイトなLinkwitz-Rileyにインスパイアされた精製機は、元の低帯域とスムーズなクロスオーバーによって生成された高周波数をマージする。検証では、NVIDIA A100 GPUで0.0001、8コアCPUで0.0053のリアルタイム係数で実行しながら、競合する対数スペクトル距離を達成し、実用的で高品質なBWEを極端なスループットで示す。

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