📊什么是音频离散化
🎬音频离散化是什么
在自然语言处理（NLP）中，文字是天然的离散特征，譬如我们可以通过维护一个词表，将下面一句话表示成离散的token序列，最终映射到词典对应的 embedding 上：
word_dict = {"大": 0, "模": 1, "型": 2, "时":3, "代": 4, "的": 5, "语": 6, "音": 7, "合": 8, "成": 9}
# sentence
sent = "大模型时代的语音合成"
# tokens
tokens = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
在语音领域，音频的原始表示是连续的音频信号（以时间为一轴的波形图）。通常情况下，我们习惯于选取固定长度的音频信号（窗口），以固定的重叠部分和步长，通过模型编码的方式得到固定维度的向量表示，如下：
# 原始的音频窗口数据
audio_wind_data = [0.14, 0.98, 0.25, ... ...]
# 经过模型 M 卷积后
audio_feature = M(audio_wind_data) # e.g. shape = [256, ]
这种方法虽然做到了音频的向量表示，但未够将音频编码到一个固定的 “词表” 中（通常成为码本，codebook）、进而实现音频的离散化表示（token）。本文将要介绍的方法，即尝试将音频编码为离散化表征，该方法有两大优点：
音频压缩：将连续的特征以离散化的方法近似表示，可以显著减少音频文件的大小；
类LLM语音合成模型的前置模块：音频离散化，意味着可以用离散的token序列表征音频，就可以用NLP中的建模思路（特指LLM）来实现语音合成任务。
🌈SoundStream、Encodec
以下代表性模型，核心思想都围绕 残差矢量量化（RVQ，Residual Vector Quantization），我们先详细介绍 RVQ 的原理，再简要介绍以下工作的异同与特点。
矢量量化（RQ）基于向量近似表征的朴素方法：对于一个原始的向量 v，我们有一个码本（CodeBook）W，码本中有 n个编好序的码本向量 ，我们希望将 v用码本中与之最接近的向量ω 来表示（评估向量相似度的方法有很多，欧式距离、余弦相似度等），这样向量 v 就可以用离散的 token i来表示了，上述方法我们称为矢量量化（RQ）。
RQ 看上去已经能够达到 音频向量离散化表征 的目标了，但这个朴素的方法很难在 表示效果与存储空间 中找到平衡（此处细节非本文讨论的重点，按下不表）：
- 希望ω对 v 的描述尽可能准确，则 CodeBook 的向量个数 通常要大到难以接受；
- 想要控制 n 在一个合理的区间，那么 ω 与 v 之间的距离又会比较大，容易造成音频的失真。
残差矢量量化（RVQ，Residual Vector Quantization） 以一种巧妙的 “分层描述” 方法来解决 效果与存储空间 的平衡问题：将量化过程分成多个阶段（与量化器数量有关），每个阶段（或量化器）都有自己的小码本；一个原始的输入向量 v 会先由第一层码本中最近的码本向量（ω，i） 表示，然后计算v 和 （ω，i） 之间的残差（或更直观地称之为误差），交由下一层量化器更精确地表示，以此类推。具体流程如伪码所示：
Input: v0
Quantizers: Q = (q1, q2, ..., qn)
Codebooks: CB = (cb1, cb2, ..., cbn)
cbn = {wn1, wn2, ..., wnm}
v = v0
for i, q in enumerate(Q):
wi = min_dis(v, cbi)
v = v - wi
Output: Q(v) = w1 + w2 + ... + wn
RVQ 的优点包括以下三个方面：
- 较小的码本：每个量化器都只需要近似表示向量、更精确的近似通过逐层传递残差完成，因此每层的码本可以设计得比较小，总码本也远小于传统的 VQ 方式；
- 更高的压缩比：更小的码本意味着需要更少地比特数表达，也就意味着能够在更低的比特率下达到相同的量化精度，因此能够提供更高的压缩比。
- 更高质量的还原效果：RVQ 可以在较低的比特率下达到相同的量化精度。
通常情况下 RVQ 的压缩与还原，需要由 Encoder、Quantizer 和 Decoder 组成的神经网络来实现，他们分别用来做特征编码、矢量量化和音频还原，也即：
- Encoder：将输入的原始音频信号 x，编码为稠密、长度固定的向量 v ；
- Quantizer：使用码本向量，描述向量 v，实现向量的离散化表示；
- Decoder：将离散化表征还原为原始向量、乃至原始的音频信号。
🌂 SoundStream
SoundStream 的功能是提供音频的离散化压缩表示，结构上是一个由编码器、解码器和量化器组成的神经网络，以自监督的方式端到端训练。其中，
-
编码器
将输入的音频流，转化成 feature sequence；Encoder 部分的结构和 SEANet encoder 一致，但剔除了 skip connection。具体地，由 1 个 1D Conv Layer 和 n 个 EncoderBlock 组成，每一个 Conv block 包含 3 个残差单元和一个 1D 的空洞卷积，最后再接一层 1D Conv Layer。为了确保是可以流式输出的，使用的都是 Casual CNN。 -
量化器： 量化器由conv & residual module组成，量化流程如上文所示。
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解码器： 将离散 tokens 还原成音频流。1 个 Conv Layer + n DecoderBlock 组成，其中 DecoderBlock 相当于是 EncoderBlock 的逆操作，由 1 个反卷积接 3 个 residual unit 做上采样，最后再接 1 个 卷积层。
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其它
SoundStream 在训练的过程中，采用 1）重构损失（语谱） 和 2）对抗训练损失 对模型进行优化。对抗训练中的 Discriminator 的输入是真实音频与解码器还原的音频；
伪码如下：
🚀Encodec
整体结构与 SoundStream 相似，encoder-decoder支持 streaming & non-streaming 两种推理方式；Quantizer 的 base module 替换成了 transformer，其中第一层量化器是自回归结构（NAR），后续的量化器是非自回归结构（AR）；
在损失函数上，除了 1）mel语谱重构损失 和 2）对抗损失，增加了 3）VQ commitment 损失（针对 encoder 的output 及其量化后的 features 的距离），从而提升量化器对向量描述的效果：
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-857796.html
最后，作者引入了 encoder-decoder 结构中很常见的 Language Model，用于提前预测下一时刻的离散特征；该模块在提高编解码速度的同时，音频表示效果并没有明显降低，这也从侧面验证了利用 LLM 的范式解决语音合成问题的可行性（离散化表示后，万物皆可"生成"）。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-857796.html
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