基于神经音频编解码器的高效语音分离技术研究-Codecformer模型

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2024-12-30 23:46:31

基于神经音频编解码器的高效语音分离技术研究-Codecformer模型

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Android音频实时传输与播放，实现音频的硬编码和实时播放。博客地址： blog.csdn.net/zgyulongfei

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神经音频编解码器最初被引入是为了将音频数据压缩成紧凑的代码，以减少传输延迟。最近，研究人员发现编解码器作为将连续音频转换为离散代码的合适分词器的潜力，这些代码可以用来开发音频语言模型（LM）。神经音频编解码器在最小化数据传输延迟和作为分词器的双重角色突显了其关键重要性。近年来，编解码模型取得了重大进展。在过去三年内，开发了许多高性能的神经音频编解码器。理想的神经音频编解码模型应该保存内容、副语言信息、说话者和音频信息。

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