【音频处理】什么是残差矢量量化？

已于 2024-05-25 22:51:35 修改
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分类专栏： AI原理和python实现 人工智能综合 文章标签： 人工智能 机器学习
于 2024-01-15 11:28:52 首次发布
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本文深入探讨了神经音频压缩，特别是残差矢量量化（RVQ）在现代音频编解码器中的应用。通过利用神经网络和级联码本，RVQ实现了高维度向量的有效量化，从而在降低计算成本的同时保持音频质量。随着技术的发展，神经压缩有望带来更高效、更可持续的数字生态系统。

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目录

一、说明

二、神经压缩

三、神经音频编解码器和 RVQ

四、进一步阅读

五、最后的话

一、说明

        基于残差矢量量化的神经音频压缩方法正在重塑现代音频编解码器的格局。在本指南中，了解 RVQ 背后的基本思想以及它如何增强神经压缩。

        数据压缩在当今的数字世界中发挥着关键作用，促进信息的高效存储和传输。由于当今超过 80% 的互联网流量来自音频和视频流，

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【音频处理】音频压缩进展综述
gongdiwudu的专栏
04-24 3071
关于音频处理，从2017年的一篇论文《神经离散表示学习》开始作为标杆。以后相继的RVQ为关键字的论文大量出现。这篇是关于RVQ和GAN级联的描述方法。其中的看点我且不论 RVQGAN做的如何，就关于这个行业的发展脉络是可见一般的。现在引入作为参考。
【深度学习新浪潮】展平RVQ技术详解
agito_cheung的博客
03-26 439
展平 RVQ 是一种结合了残差矢量量化和展平操作的高效数据压缩技术。它通过多阶段量化逐步逼近原始数据，并利用展平策略优化存储和计算效率。这种方法在高维数据的压缩和表示中具有广泛的应用前景，但同时也需要在精度、存储和计算之间找到平衡点。
大规模数据的广义残差矢量量化
03-28
矢量量化对于涉及大规模数据的任务（例如大规模相似性搜索）是必不可少的工具，这对于基于内容的信息检索和分析至关重要。 在本文中，我们提出了一种新颖的矢量量化框架，该框架可迭代地最小化量化误差。 首先，我们对称为残留矢量量化（RVQ）的相关矢量量化方法进行了详细的回顾。 接下来，我们提出广义残差矢量量化（GRVQ），以进一步改进RVQ。 许多矢量量化方法可以看作是我们提出的框架的特例。 我们在几个大型基准，数据集上评估GRVQ，以进行大规模搜索，分类和对象检索。 我们将GRVQ与现有方法进行了详细的比较。 大量的实验证明了我们的GRVQ框架在量化精度和计算效率方面明显优于现有的方法。
上海交大CS系博士生李泽凡：利用高阶残差量化（HORQ）方法进行网络加速
weixin_34384681的博客
10-24 370
本文讲的是上海交大CS系博士生李泽凡：利用高阶残差量化（HORQ）方法进行网络加速， 神经网络的压缩和加速现在已经成为一个热门课题，这个领域有多种研究方法，网络量化就是其中之一。网络量化分为输入量化和权值量化两种。而同时将输入和权值量化会造成网络精度的大幅下降。在Performance Guaranteed Network Acceleration ...
（2022|CVPR，RQ-VAE，RQ-Transformer）使用残差量化的自回归图像生成
qq_44681809的博客
01-10 7519
本文提出 RQ-VAE 和 RQ-T。在固定的码书大小下，RQ-VAE 可以精确地逼近图像的特征图，并将图像表示为离散编码的堆叠图。然后，通过预测下一个编码堆栈，RQ-T 学习预测下一个位置的量化特征向量。
矢量量化识别孤立字的matlab编码_【学习笔记】深度残差学习(图像识别)
weixin_39525007的博客
12-13 436
内容摘要增加深度网络的深度后，同时也会导致增加训练的难度。本文对此问题提出一个解决方案，也就是残差的学习框架。通过这个框架可以简化网络训练，但又可以适合在更深层次的网络使用。与过去传统的方法比较，这个方法是重新配置层为参考层并输入学习残差函数中，而不是只学习未参考的函数。通过研究和实验，这些残差网络更易于优化，且在增加深度的同时又可以获得其准确性。运用ImageNet的图像数据集，实现仅3.57%...
ols残差_【计量经济学笔记】多元线性回归1--模型&OLS估计
weixin_31698627的博客
01-10 8001
多元就是有多个解释变量，我们需要找到这些解释变量与被解释变量之间的线性关系。跟一元线性回归一样，都是要估计解释变量对被解释变量的影响程度，也就是那个系数。这里我们用的依然是OLS估计法，即，使得估计出的模型与现实的误差最小（以真实解释变量的数据，在估计出的模型中产生的y的估计值，与真实的y的差距最小）。扩展至k个解释变量——多元线性回归：【对模型方程组的改写】令第一个解释变量恒等于1，这样β1就作...
残差矢量量化（RVQ）
01-21
残差矢量量化是一种用于高效表示高维数据的技术，特别适用于音频处理领域。该技术通过一系列连续的量化模块来逐步逼近原始输入矢量 \( \mathbf{x} \)，每次迭代都会减少剩余误差[^1]。 ### 工作原理 具体来说，在 ...
google Lyra 中的 RVQ（矢量残差量化）
最新发布
这个人很懒什么都没有~
04-28 632
Google Lyra 是一种超低码率音频编解码器，利用神经网络模型（如 RVQ + GAN）在极小数据量下高质量还原自然语音。
【统计建模07】残差分析
撕得失败的标签的博客
06-06 2375
残差分析是确定有关假定是否成立的一种方法，主要通过分析残差图来进行。 残差（residual）是因变量的观测值与根据估计的回归方程求出的预测值之差，用e表示。它反映了用估计的回归方程去预测而引起的误差。 在残差图中，横轴表示自变量x的值，纵轴表示对应残差。如果描述变量x和y之间的回归模型是合理的，那么残差图中的所有点应该落在一条水平带中间，且对于所有的x值，的方差都相同。如果残差图中的点分布不均匀，或者方差不相等，这可能意味着回归模型存在问题，例如方差不相等或者所选的回归模型不合理。 此外，对于正态性
向量量化(vector quantization)
loki2018的博客
03-22 3940
首先需要搞清楚向量量化和向量降维的区别，在AI领域中，向量往往是以高维的形式存在的，每一维的元素都包含了数据的特征。例如一张图片在经过VGG16网络的计算后，输出的会是一个4096维的向量，而向量降维所研究的侧重点是如何将高维的向量转换为相对低维的向量，以提高计算效率，如下图所示。在此过程中，降维算法会去除高维向量中冗余的特征元素或者噪声，常见的算法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
矢量量化（Vector Quantization）
Barbara‘s Blog
05-24 2118
矢量量化技术
论文阅读_音频压缩_SoundStream
谢彦的技术博客
05-21 2321
高效压缩语音、音乐和一般音频。模型由编码器，量化器，解码器组成，主要使用了卷积技术。
机器学习需要的线性代数知识
Ezrealmore
08-18 2649
机器学习教程 一-不懂这些线性代数知识 别说你是搞机器学习的                   数学是计算机技术的基础，线性代数是机器学习和深度学习的基础，了解数据知识最好的方法我觉得是理解概念，数学不只是上学时用来考试的，也是工作中必不可少的基础知识，实际上有很多有趣的数学门类在学校里学不到，有很多拓展类的数据能让我们发散思维，但掌握最基本的数学知识是前提，本文就以线性代数的各种词条来
RVQ论文阅读笔记3之On the performance of random vector quantization limited feedback beamforming
wubyatseu的专栏
03-20 1331
论文中部分公式的解读。
HIFI-CODEC
林宋的搬砖流水账
01-14 559
本文提出一个高分辨率的编解码器，HiFiCodecs，提出了group-residual vector quantization (GRVQ)的方案，使用4个码本。本文的motivation:在保证高质量还原的目标下，使用更少的码本。因为RVQ的第一个码本包含最多的信息，因此对于第一层编码，使用多个码本，即GroupRVQ。
SoundStream: 下一代的神经网络音频编解码器，实时压缩不牺牲音质
Bryce1010's Blog
04-29 3177
音频编解码技术的目标是，通过减少音频文件的大小来节省存储空间或减轻网络传输的负担。理想的情况下，即使音频被压缩，我们听到的声音与原版也应该没有任何区别。过去，已经有不少编解码技术被开发出来，满足了这些需求，比如Opus和EVS这两种编解码器就很出名。Opus是一个多才多艺的音频编解码器，它适用于各种应用，从视频会议（比如 Google Meet）到在线视频流（比如 YouTube）。Opus支持的压缩比率非常灵活，从每秒6千比特到每秒510千比特都可以。而EVS，是由针对移动>)开发的最新编解码器。
SAS多元线性回归分析与残差分析(画残差图，残差的正太概率图含变量交叉项，写残差向量，计算回归系数的置信区间，检验自变量系数是否相等，利用R²，MSE，CP,PRESS准则和逐步回归法选择最优方程)
weixin_56115549的博客
05-15 8044
例题： 1. 某科学基金会的管理人员希望估计从事数学研究工作的中等或较高水平的数学家的年工资额Y与他们的研究成果（论文、著作等）的质量指标X1，从事研究工作的时间X2以及能成功获得资助的指标X3之间的关系。为此按一定的试验设计方法调查了24位此类型的数学家，得到下列数据： i Xi1 Xi2 Xi3 Yi 1 3.5 9 6
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