論文の概要: Benchmarking Language Modeling for Lossless Compression of Full-Fidelity Audio
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.08683v1
- Date: Mon, 09 Mar 2026 17:52:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-10 15:13:16.690823
- Title: Benchmarking Language Modeling for Lossless Compression of Full-Fidelity Audio
- Title（参考訳）: 完全忠実度音声の無声圧縮のためのベンチマーク言語モデリング
- Authors: Phillip Long, Zachary Novack, Chris Donahue,
- Abstract要約: 我々は、様々な領域にわたるフル忠実度音声に対するLMベースの圧縮をベンチマークする。
フル解像度オーディオのためのバイトレベルのトークン化スキーマであるTrilobyteを提案する。
ビット深度が8ビットを超えると圧縮ゲインがより緩やかになるのが観察できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.47114305738461
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Autoregressive "language" models (LMs) trained on raw waveforms can be repurposed for lossless audio compression, but prior work is limited to 8-bit audio, leaving open whether such approaches work for practical settings (16/24-bit) and can compete with existing codecs. We benchmark LM-based compression on full-fidelity audio across diverse domains (music, speech, bioacoustics), sampling rates (16kHz-48kHz), and bit depths (8, 16, 24-bit). Standard sample-level tokenization becomes intractable at higher bit depths due to vocabulary size (65K for 16-bit; 16.7M for 24-bit). We propose Trilobyte, a byte-level tokenization schema for full resolution audio, improving vocabulary scaling from $O(2^{b})$ to $O(1)$ and enabling the first tractable 24-bit LM-based lossless compression. While LMs consistently outperform FLAC and yield state-of-the-art compression at 8-bit and 16-bit, we observe that compression gains become more modest as bit depth increases beyond 8-bit.
- Abstract（参考訳）: 生の波形で訓練された自己回帰的"言語"モデル(LM)は、損失のないオーディオ圧縮のために再利用できるが、以前の作業は8ビットのオーディオに限られており、そのようなアプローチが実用的な設定(16/24ビット)で機能し、既存のコーデックと競合するかどうかは未解決のままである。
音, 音声, 生体音響) , サンプリングレート(16kHz-48kHz) , ビット深さ(8, 16, 24-bit) にまたがるフルフィルダリティオーディオのLM圧縮をベンチマークした。
標準のサンプルレベルのトークン化は、語彙サイズ(16ビットは65K、24ビットは16.7M)により、より高いビット深さで難解になる。
我々は,全解像度オーディオのためのバイトレベルのトークン化スキーマであるTrilobyteを提案し,語彙スケーリングを$O(2^{b})$から$O(1)$に改善し,最初の24ビットLMベースのロスレス圧縮を実現する。
LMはFLACを一貫して上回り、8ビットと16ビットでは最先端の圧縮が得られるが、ビット深度が8ビットを超えると圧縮がより緩やかになる。
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