고압축률에서도 우수한 성능을 보이는 적응형 특징 인식 프롬프트 인코더 기반의 고품질 신경 음성 코덱 PromptCodec

Основні поняття

PromptCodec은 적응형 특징 인식 프롬프트 인코더와 분리된 표현 학습을 활용하여 고압축률에서도 우수한 오디오 재현 성능을 달성합니다.

Анотація

PromptCodec은 기존 신경 음성 코덱 모델의 한계를 극복하기 위해 제안된 새로운 프레임워크입니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:

1. 기존 코덱 인코더에 Mel-Spectrogram 기반 조건부 프롬프트 인코더와 사전 학습된 FBank 기반 음성 프린트 프롬프트 인코더를 추가하여 압축 정보를 분산시키고 인코더 성능을 향상시킵니다.

2. 코사인 거리 기반의 새로운 분리된 표현 학습 기법을 제안하여 인코더의 효율성을 보장합니다.

3. 적응형 특징 가중 융합 기법을 도입하여 서로 다른 인코더의 특징을 효과적으로 통합합니다.

실험 결과, PromptCodec은 기존 최신 신경 음성 코덱 모델들에 비해 모든 평가 지표에서 우수한 성능을 보였습니다. 특히 고압축률 환경에서 두드러진 성능 향상을 보였는데, 예를 들어 1개의 코드북을 사용할 때 PESQ 65.1%, STOI 9.7% 향상, MCD 34.2% 감소를 달성했습니다.

Статистика

제안된 PromptCodec 모델은 1개의 코드북을 사용할 때 PESQ 2.697, STOI 0.937, MCD 0.863의 성능을 보였습니다.
PromptCodec 모델 없이 DRL과 AFWF 기법만 제거했을 때 PESQ 2.620, STOI 0.932, MCD 0.901로 성능이 저하되었습니다.
PromptCodec 모델에서 DRL, AFWF, 조건부 프롬프트 인코더, 음성 프린트 프롬프트 인코더를 모두 제거했을 때 PESQ 2.403, STOI 0.922, MCD 1.018로 가장 낮은 성능을 보였습니다.

Цитати

없음

Ключові висновки, отримані з

PromptCodec

by Yu Pan,Lei M... о arxiv.org 04-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.02702.pdf

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