DAC: High-Fidelity Audio Compression with Improved RVQGAN

本文主要是介绍DAC: High-Fidelity Audio Compression with Improved RVQGAN，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

• Rithesh Kumar
• Descript, Inc.
• 2023NIPS
  code

abstrat

• 44.1k音频编码为8k bps，接近90x压缩比；可以处理speech, music
• codebook collapse: 部分码本没有利用到。----
• quantizer dropout ：允许单个模型支持可变比特率，但实际上会损害全带宽音频的质量。-----

method

• 编码器评判的标准：（1）近乎无损的还原；（2）高压缩比；（3）适用于各种信号（speech/music)，以及各种采样率和文件格式（mp3/wav）；
  
• 模型和VQ-GANs的结构基本一致，fully conv，Encodec/Soundstream 也是这种模式；
• 激活函数改进：Leaky ReLUs对于捕捉信号中的周期性比较差，替换为Snake activation function，其中α控制信号的周期成分；这个对音频保真度的改进比较明显；【振幅和周期】- VQ码本：初始化对于训练过程码本的利用率很重要，比如k-means聚类初始化比随机初始化更好一些；如果训练过程中连续多个batch没有用到的码本，再次初始化；但是仍然存在码本利用不足的情况。
• factorized codes ：对码本在低维空间进行Factorization decouple（因子解耦）；this can be interpreted as a code lookup using only the principal components of the input vector that maximally explain the variance in the data. ----- encoder的embedding是高维的，codebook的dim缩小，通过linear 变换【Factorization decouple】到低维度，
• L2-normalized codes. 对codebook embedding的L2 正则，使得欧几里得距离转换为余弦相似性，这有助于稳定性和质量
• 通过这两点的改进，本模型训练时候可以复用VQ-VAE codebook 以及commitment losses，而不需要k-means初始化以及随机重启；

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