浙江大学、阿里巴巴集团 和Meta的研究人员推出新型音频编码模型WavTokenizer，它能够高效地将自然信号如语音、音乐和普通音频压缩成低维度的离散标记（tokens），以便于语言模型处理。简单来说，WavTokenizer就像是一个音频界的“压缩器”，能够把一段音频变成一串代码，这些代码既占用空间小，又能在需要的时候还原成高质量的音频。
- GitHub：https://github.com/jishengpeng/WavTokenizer
- 项目主页：https://wavtokenizer.github.io
- 模型：https://huggingface.co/novateur/WavTokenizer
主要功能和特点：
- 极端压缩：WavTokenizer极大地压缩了音频数据，使得一秒钟的24kHz采样率音频只需要一个量化器和40或75个标记。
- 改善主观质量：尽管标记数量减少，但WavTokenizer在重建质量上达到了最先进的水平，具有出色的UTMOS评分，并天生包含更丰富的语义信息。
- 设计创新：通过设计更广阔的VQ（Vector Quantization，向量量化）空间、扩展上下文窗口和改进的注意力网络，引入了强大的多尺度鉴别器和逆傅里叶变换结构。
工作原理： WavTokenizer通过三个主要模块处理原始音频：
- 编码器：将输入音频转换为潜在特征表示。
- 单个量化器：将这些特征离散化，生成离散表示。
- 改进的解码器：从压缩的潜在表示中重建音频信号。
模型通过端到端的方式训练，优化包括时间和频率域的重建损失以及感知损失（通过不同分辨率的鉴别器）。
具体应用场景：
- 语音合成：在语音合成应用中，WavTokenizer可以生成高质量的语音输出。
- 音乐生成：在音乐制作中，它能够根据给定的风格或模式创作新的音乐作品。
- 音频处理：在音频编辑和后期制作中，WavTokenizer可以用于音频的压缩存储和高质量还原。
- 多模态学习：在需要结合文本、图像和音频的多模态学习任务中，WavTokenizer提供了一种有效处理音频数据的方法。
总的来说，WavTokenizer通过其高效的压缩技术和高质量的重建能力，在音频处理和建模领域提供了一个强大的工具。
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