基於修正離散餘弦轉換的輕量級神經音訊編解碼器：面向高取樣率和低位元率場景的 MDCTCodec

核心概念

MDCTCodec 是一種基於修正離散餘弦轉換 (MDCT) 的新型輕量級神經音訊編解碼器，專為高取樣率和低位元率場景設計，展現出優異的音訊品質、快速的訓練和生成效率，以及精簡的模型規模。

摘要

論文資訊
Xiao-Hang Jiang, Yang Ai∗, Rui-Chen Zheng, Hui-Peng Du, Ye-Xin Lu, Zhen-Hua Ling. MDCTCodec: A Lightweight MDCT-based Neural Audio Codec towards High Sampling Rate and Low Bitrate Scenarios.
研究目標
本研究旨在開發一種適用於高取樣率和低位元率場景的高品質音訊編解碼器。
方法
本研究提出了一種基於修正離散餘弦轉換 (MDCT) 的新型輕量級神經音訊編解碼器 MDCTCodec。該模型採用改良的 ConvNeXt v2 網路作為編碼器和解碼器的骨幹，並使用殘差向量量化器 (RVQ) 進行量化。此外，研究還提出了一種多解析度 MDCT 鑑別器 (MR-MDCTD) 用于對抗訓練，以提升解碼音訊品質。
主要發現

MDCTCodec 在高取樣率和低位元率場景下展現出優異的音訊品質，尤其是在 48 kHz 取樣率和 6 kbps 位元率下，於公開的 VCTK 語料庫上達到了 4.18 的 ViSQOL 分數。
與其他基線神經音訊編解碼器相比，MDCTCodec 具有更快的訓練和生成效率，在 GPU 和 CPU 上分別達到了 123 倍和 16.9 倍的實時生成速度。
MDCTCodec 是一種輕量級模型，其模型規模遠小於其他基線模型，這使其更易於部署在行動設備或晶片上。
主要結論
MDCTCodec 是一種高效且輕量級的神經音訊編解碼器，適用於高取樣率和低位元率場景，並在音訊品質、效率和模型規模方面取得了顯著的成果。
研究意義
本研究提出了一種基於 MDCT 的新型神經音訊編解碼器，為高品質音訊壓縮提供了一種新的解決方案，並在模型效率和規模方面做出了貢獻。
局限性和未來研究方向
未來研究方向包括進一步降低延遲，並將 MDCTCodec 應用於語音大型模型等下游任務。

統計資料

在 48 kHz 取樣率和 6 kbps 位元率下，MDCTCodec 在公開的 VCTK 語料庫上達到了 4.18 的 ViSQOL 分數。
MDCTCodec 在 GPU 和 CPU 上分別達到了 123 倍和 16.9 倍的實時生成速度。

從以下內容提煉的關鍵洞見

MDCTCodec: A Lightweight MDCT-based Neural Audio Codec towards High Sampling Rate and Low Bitrate Scenarios

by Xiao-Hang Ji... 於 arxiv.org 11-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.00464.pdf

深入探究

MDCTCodec 如何與傳統音訊編解碼器（如 Opus 和 EVS）在音訊品質、壓縮效率和計算複雜度方面進行比較？

MDCTCodec 作為一種基於深度學習的音訊編解碼器，與傳統音訊編解碼器（如 Opus 和 EVS）相比，在音訊品質、壓縮效率和計算複雜度方面呈現出不同的特點：
音訊品質：

傳統編解碼器： Opus 和 EVS 等傳統編解碼器在高位元率下通常能提供良好的音訊品質，但在低位元率場景下，由於位元不足，可能會出現明顯的壓縮失真，產生可聽見的偽影。
MDCTCodec： MDCTCodec 在低位元率場景下表現出優勢，能夠在維持較高音訊品質的同時實現更高的壓縮率。這得益於深度學習模型強大的非線性表示能力，可以更好地捕捉和重建音訊訊號中的複雜模式。
壓縮效率：

傳統編解碼器： 傳統編解碼器通常採用基於訊號處理的技術，例如線性預測編碼（LPC）和代碼激勵線性預測（CELP），通過去除訊號中的冗餘資訊來實現壓縮。
MDCTCodec： MDCTCodec 則通過學習數據的分佈來實現壓縮，可以更有效地利用數據中的統計規律，從而在相同音訊品質下實現更高的壓縮率。
計算複雜度：

傳統編解碼器： 傳統編解碼器的計算複雜度通常較低，適合在資源受限的設備上運行。
MDCTCodec： MDCTCodec 的計算複雜度相對較高，需要更多的計算資源來進行編碼和解碼。這主要是由於深度學習模型的規模和計算量較大。
總結：

在高位元率場景下，傳統編解碼器（如 Opus 和 EVS）在音訊品質和計算複雜度方面具有優勢。
在低位元率場景下，MDCTCodec 能夠在維持較高音訊品質的同時實現更高的壓縮率，但需要更多的計算資源。

如果將 MDCTCodec 應用於音樂或其他類型的音訊數據，其性能表現如何？是否需要針對不同類型的音訊數據進行模型調整？

MDCTCodec 目前主要針對語音數據進行了優化，如果應用於音樂或其他類型的音訊數據，其性能表現可能會受到一定影響。這是因為不同類型的音訊數據具有不同的特徵和統計規律：

音樂數據： 音域更廣，音調變化更豐富，節奏和音色也更加複雜。
其他音訊數據： 例如環境聲音、動物聲音等，其特徵和統計規律與語音和音樂都有很大差異。
為了提高 MDCTCodec 在音樂或其他類型音訊數據上的性能，可以考慮以下模型調整策略：

數據增強： 使用音樂或其他類型音訊數據對模型進行微調，使其更好地適應目標數據的特徵。
模型結構調整： 根據目標數據的特點，調整模型的結構，例如增加網路層數、調整卷積核大小等，以提高模型的表示能力。
損失函數設計： 設計更適合目標數據的損失函數，例如針對音樂數據可以考慮加入音調和節奏相關的損失項。
總之，MDCTCodec 在應用於音樂或其他類型音訊數據時，需要根據具體情況進行模型調整，才能達到最佳性能。

基於深度學習的音訊編解碼技術的發展趨勢是什麼？未來是否會出現更小、更快、音訊品質更高的編解碼器？

基於深度學習的音訊編解碼技術發展迅速，未來將朝著更小、更快、音訊品質更高的方向發展：
1. 更小的模型尺寸:

模型壓縮技術: 例如量化、剪枝和知識蒸餾等技術，可以在保持模型性能的同時，顯著減小模型尺寸，使其更易於部署在資源受限的設備上。
更高效的模型架構: 例如使用深度可分離卷積、注意力機制等，設計更高效的模型架構，在保證性能的前提下減少模型參數和計算量。
2. 更快的編解碼速度:

模型量化和推理加速: 將模型量化為低比特表示，並利用專用硬體或推理引擎進行加速，可以顯著提高編解碼速度。
並行化和硬體優化: 利用多核 CPU、GPU 或專用 AI 晶片進行並行化處理，並針對特定硬體平台進行優化，可以進一步提升編解碼效率。
3. 更高的音訊品質:

更强大的生成模型: 例如擴散模型、生成對抗網路（GAN）等，可以生成更逼真、更自然的音訊訊號，提高解碼後的音訊品質。
感知損失函數: 設計更符合人類聽覺感知的損失函數，例如基於心理聲學模型的損失函數，可以更好地評估和優化音訊品質。
未來展望:
隨著深度學習技術的不斷發展，我們可以預見，未來將會出現更小、更快、音訊品質更高的音訊編解碼器。這些技術的進步將會推動音訊編解碼技術在更多場景中的應用，例如：

實時音訊通話: 提供更高音質、更低延遲的實時音訊通話體驗。
音樂串流: 以更低的位元率傳輸更高品質的音樂，節省頻寬和存儲空間。
虛擬實境和增强現實: 提供更逼真、更沉浸式的音訊體驗。
總之，基於深度學習的音訊編解碼技術具有巨大的發展潛力，將會為我們帶來更加豐富多彩的音訊體驗。