Использование Source-Disentangled Neural Audio Codec (SD-Codec) в ИИ-решениях
Практическое применение и ценность:
Нейронные аудиокодеки полностью изменили способ сжатия и обработки аудио, преобразуя непрерывные аудиосигналы в дискретные токены. Эта техника использует генеративные модели, обученные на дискретных токенах, для создания сложных аудиоданных с сохранением отличного качества звука. SD-Codec улучшает аудиокомпрессию, обеспечивая возможность более эффективного хранения и передачи аудиоданных без ущерба для качества звука.
Однако многие модели нейронных аудиокодеков, используемые в настоящее время, не были разработаны для различения между различными звуковыми доменами. SD-Codec улучшает интерпретируемость латентного пространства в нейронных аудиокодеках, обучаясь одновременно разделять и повторно синтезировать звук. Это позволяет сохранить высококачественный звук и дает дополнительный контроль над процессом создания звука, упрощая различение между различными источниками звука.
SD-Codec представляет собой значительное достижение в области нейронных аудиокодеков, предоставляя более продвинутый и управляемый метод аудиопроизводства и сжатия.
