论文信息
name_en: High Fidelity Neural Audio Compression
name_ch: 高保真神经音频压缩
paper_addr: http://arxiv.org/abs/2210.13438
date_read: 2023-04-27
date_publish: 2022-10-24
tags: ['深度学习','音频']
author: Alexandre Défossez, Meta AI, FAIR Team
code: github.com/facebookresearch/encodec
1 读后感
方法与SoundStream相似，模型主要使用了卷积，LSTM，还加入Transformer优化量化单元，以减少带宽。
2 摘要
Encodec也是一个音频编码器 audio codec，包括编码器-解码器架构、量化方法和感知损失等要素。EnCodec在多个音频压缩比和采样率条件下，在语音和音乐的压缩中均达到了最先进的质量水平。
文章还讨论了神经网络压缩模型的两个问题：如何表示噪音和如何高效地压缩，作者通过构建大而多元化的训练集和引入辨别器网络，解决了第一个问题，而通过引入熵编码和实时模式流的控制来解决第二个问题。
检验了EnCodec的运算速度、实时和压缩效果，得到了较好的实验效果。
3 方法
模型由编码器，量化器，解码器三部分组成。
3.1 编解码器结构
如图所示，主要使用卷积结构。另外，同时提供针对流式数据和非流式数据的处理方法。
3.2 残差向量量化
同StreamSound类似，通过在训练时选择不同数量的残差步骤，可以使用单个模型支持多个带宽目标。
3.3 语言建模和熵编码
另外训练了一个小型基于Transformer的语言模型，旨在通过单个CPU核心保持快于实时的端到端压缩/解压缩速度。
该模型包括5层、8个头、200个通道、每个前馈块的维度为800，没有dropout。
在训练时，选择一个带宽和相应的codebook数量Nq。对于时间步t，从时间t-1得到的离散表示使用学习的嵌入表之一变换成连续表示，然后相加。
Transformer的输出被馈送到Nq个线性层，并且每个线性层输出通道的数量与每个codebook的基数（例如1024）相同，这样可以给在时间t上估计占用每个codebook的分布的对数。
因此，在单个时间步骤上忽略了潜在的码书之间的互信息。这样就可以加速推理，并且对最终交叉熵的影响有限。
3.4 训练目标
目标函数结合了重建损失，判别损失，以及量化损失。
其中x是原始音频，x^是生成音频；
- 重建损失包含时域损失lt和频域损失lf
- lt：评价了音频帧的差异
- lf：评价了多个时间尺度在梅尔频谱的差异
- 对抗损失
* lg：对抗中的判断器，评价了判别器的损失，引入了基于多尺度短时傅里叶变换(MS-STFT) 鉴别器的感知损失项
* lfeat：对抗中的生成器，评价了音频之间特征的差异，为生成器添加了相对特征匹配损失，
lw：VQ承诺损失，用于计算 zc 当前残差和 qc(zc) 相应码本中最近的条目的差异。
lr：另外，还训练一个小型 Transformer 语言模型（可选），用于使用在量化单元上进行熵编码，以进一步减少带宽。
3.5 损失函数的参数
引入了一个损失平衡器，平衡器可以更容易地推断出不同的损失权重，每个权重都可以解释为来自相应损失的模型梯度的分数。
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