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LACE 动态帧率编解码器提升 TTS 效率

论文AI 评分 65/100arXiv cs.AI待复核
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LACE 是一种动态帧率神经音频编解码器,通过在各量化层独立应用压缩步骤,解决了传统方法强制所有层共享相同分割边界的问题。该技术在 LibriTTS 数据集上的重建任务中提供了比以往动态帧率方法更好的率失真权衡,并在保持合成质量的同时提升了文本转语音(TTS)的推理效率。相关代码已作为 ESPnet3 编解码器配方的一部分发布。

为什么值得看

优化了神经音频编解码器的计算成本,提升了 TTS 推理效率。

量化语音数据集

信源1

  1. [1]arXiv cs.AI一手信源LACE: Layer-Wise Compression for Dynamic Frame Rate Codecs

关键事实

  • LACE 在各量化层独立应用压缩步骤,实现层特定的分割边界。[1]

  • 引入 union alignment 和 boundary anchor 机制以保持层间时长一致。[1]

  • 在 LibriTTS 上重建任务率失真权衡优于前代方法,提升 TTS 推理效率。[1]

  • 代码已随 ESPnet3 codec recipe 发布。[1]

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