Звук в коде: новая эра токенизации аудио

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили масштабируемую архитектуру и мощный токенизатор, открывающие возможности для создания продвинутых моделей обработки звука.

Представлена архитектура CAT и токенизатор MOSS-Audio-Tokenizer с 1,6 миллиардами параметров, демонстрирующие передовые результаты в реконструкции, генерации и понимании звука.

Несмотря на значительный прогресс в области дискретной токенизации аудио, существующие подходы часто опираются на предварительно обученные энкодеры или гетерогенные архитектуры, ограничивая возможности масштабирования и точность реконструкции. В данной работе, посвященной разработке ‘MOSS-Audio-Tokenizer: Scaling Audio Tokenizers for Future Audio Foundation Models’, предлагается принципиально новый подход, основанный на полностью сквозной архитектуре CAT (Causal Audio Tokenizer with Transformer) и крупномасштабном токенайзере MOSS-Audio-Tokenizer, содержащем 1.6 миллиарда параметров. Доказано, что простота, масштабируемость и совместная оптимизация предложенного подхода позволяют достичь передовых результатов в реконструкции, генерации речи и понимании аудио. Способны ли подобные архитектуры стать унифицированным интерфейсом для следующего поколения фундаментальных моделей обработки звука?

За гранью Форм Сигнала: Необходимость Дискретного Представления Аудио

Традиционные методы обработки звука основываются на представлении аудиосигнала как непрерывной функции, что создает существенные трудности при построении эффективных моделей и проведении логических умозаключений. Непрерывность сигнала требует обработки огромного количества данных, что приводит к высоким вычислительным затратам и ограничениям масштабируемости. Вместо анализа непосредственно волны, обработка каждого момента времени требует значительных ресурсов. Эта особенность усложняет применение современных методов искусственного интеллекта, ориентированных на символьные представления и дискретные структуры данных, поскольку непрерывные сигналы трудно напрямую интегрировать в такие системы. В результате, моделирование сложных звуковых явлений и извлечение из них осмысленной информации становится затруднительным, что подчеркивает необходимость поиска альтернативных подходов к представлению аудиоданных.

Непосредственная обработка сырых аудиосигналов представляет собой значительную вычислительную нагрузку, ограничивающую возможности масштабирования для решения сложных задач. Традиционные методы требуют анализа огромного количества данных в реальном времени, что влечет за собой высокие требования к аппаратным ресурсам и энергопотреблению. Каждый фрагмент звуковой волны требует индивидуальной обработки, что существенно замедляет процесс и затрудняет реализацию систем, способных эффективно работать с большими объемами аудиоинформации или решать задачи, требующие высокой скорости обработки. В частности, сложные алгоритмы, такие как распознавание речи или анализ музыкальных композиций, становятся практически невыполнимыми без оптимизации вычислительных затрат, что делает поиск альтернативных подходов, например, дискретного представления аудио, крайне актуальным.

Переход к дискретным аудио-токенам открывает новые возможности для интеграции звука и символьного искусственного интеллекта. Вместо непосредственной обработки непрерывных звуковых волн, аудио данные преобразуются в дискретные единицы — токены, подобные словам в текстовых моделях. Такой подход позволяет применять методы, разработанные для обработки естественного языка, к задачам анализа и синтеза звука. Это значительно упрощает моделирование сложных аудио-паттернов, повышает эффективность вычислений и позволяет создавать более масштабируемые системы, способные к рассуждению и генерации звука на основе семантического понимания. Представьте, что компьютер не просто распознает звук, а понимает его значение и может генерировать новые звуки, соответствующие определенным запросам или концепциям.

MOSS-Audio-Tokenizer: Масштабируемая Архитектура для Дискретного Аудио

MOSS-Audio-Tokenizer использует архитектуру CAT (Causal Autoregressive Transformer) — сквозную архитектуру, основанную на Transformer, для эффективной токенизации дискретного аудио. В отличие от традиционных подходов, требующих ручной разработки признаков или сложных конвейеров обработки, CAT обеспечивает прямое отображение аудиосигнала в последовательность дискретных токенов. Это достигается за счет использования исключительно Transformer-блоков, что позволяет модели самостоятельно изучать наиболее релевантные представления аудиоданных и оптимизировать процесс токенизации для последующих задач, таких как распознавание речи или генерация аудио. Полностью сквозной характер архитектуры упрощает процесс обучения и развертывания, а также повышает общую эффективность системы.

В архитектуре CAT используются каузальные Трансформеры, обеспечивающие строгую причинно-следственную связь, что является ключевым требованием для авторегрессионного моделирования и последовательного генерирования дискретных аудио-токенов. Принцип каузальности гарантирует, что при предсказании следующего токена в последовательности модель учитывает только предыдущие токены, исключая доступ к будущим. Это необходимо для обеспечения стабильного и предсказуемого процесса генерации, предотвращая «заглядывание в будущее» и обеспечивая когерентность генерируемых аудио-последовательностей.

Архитектура MOSS-Audio-Tokenizer спроектирована с учетом масштабируемости, что достигается благодаря подходу, ориентированному на увеличение размера модели (Scale-Driven Approach). В процессе предварительного обучения использовался разнообразный аудио-набор данных объемом 3 миллиона часов, что позволило создать модель с 1.6 миллиардами параметров. Такой масштаб позволяет эффективно захватывать и моделировать сложные характеристики аудиосигналов, обеспечивая высокую производительность в задачах дискретизации и генерации звука.

Семантическое Выравнивание и Надежность благодаря Продвинутому Обучению

Токенайзер MOSS-Audio достигает семантического выравнивания посредством предварительного обучения на задачах преобразования аудио в текст. Этот процесс позволяет модели эффективно сопоставлять акустические признаки с лингвистическим содержанием, что критически важно для высокоточной автоматической расшифровки речи. Предварительное обучение на парах аудио-текст позволяет токенайзеру изучать взаимосвязи между звуковыми паттернами и соответствующими текстовыми представлениями, улучшая его способность генерировать семантически релевантные токены и, как следствие, повышая производительность в задачах распознавания речи.

В основе MOSS-Audio-Tokenizer лежит Residual Vector Quantization (RVQ), обеспечивающая токенизацию с переменным битрейтом. RVQ позволяет динамически адаптировать степень сжатия аудиоданных в зависимости от их сложности. Более сложные фрагменты аудио кодируются с использованием большего количества токенов и, следовательно, с более высоким битрейтом, что сохраняет качество звука. Менее сложные фрагменты кодируются с меньшим количеством токенов и более низким битрейтом, обеспечивая эффективное сжатие. Такой подход позволяет добиться баланса между степенью сжатия и сохранением качества аудио, что особенно важно для приложений, требующих как экономии трафика, так и высокой разборчивости звука.

Оптимизация «end-to-end» и архитектура потокового аудио-токенизатора обеспечивают согласованное поведение модели на этапах обучения и инференса, что критически важно для практического применения в реальных условиях. Такой подход позволяет избежать расхождений между процессами, обеспечивая предсказуемую и стабильную работу системы в различных сценариях, включая обработку непрерывного аудиопотока. Потоковая архитектура позволяет обрабатывать аудиоданные небольшими фрагментами, минимизируя задержки и потребление памяти, что особенно важно для приложений, требующих обработки в реальном времени, таких как распознавание речи или потоковая трансляция.

Полученная модель демонстрирует передовое качество реконструкции звука, превосходя по этому показателю все ранее доступные открытые аудио-токенизаторы. В ходе оценки, модель показала значительное улучшение метрик, характеризующих точность восстановления аудиосигнала из токенизированного представления, что подтверждается сравнительными результатами тестов на стандартных датасетах. Данное превосходство в качестве реконструкции обеспечивает более высокую эффективность при использовании модели в задачах, требующих сохранения и восстановления аудиоданных, таких как сжатие, шумоподавление и распознавание речи.

Применение и Перспективы: К Истинно Аудио-ИИ

Авторегрессионные модели синтеза речи, использующие токенизатор MOSS-Audio-Tokenizer, демонстрируют передовые результаты, значительно превосходя предыдущие неавторегрессионные подходы. В отличие от методов, генерирующих аудио одновременно, авторегрессионные модели предсказывают каждый звуковой фрагмент последовательно, опираясь на предыдущие, что позволяет добиться большей согласованности и естественности звучания. Токенизатор MOSS-Audio-Tokenizer, оптимизированный для представления аудиоданных в компактной и эффективной форме, играет ключевую роль в повышении качества синтезируемой речи и снижении вычислительных затрат. Такой подход обеспечивает более точное моделирование сложных акустических характеристик, что приводит к созданию более реалистичных и выразительных голосов.

Для повышения устойчивости моделей к различным битрейтам была применена техника прогрессивного отбрасывания последовательностей (Progressive Sequence Dropout). Этот метод заключается в постепенном отключении частей входной последовательности во время обучения, что заставляет модель учиться восстанавливать информацию, даже если часть данных отсутствует или искажена. В результате, модели, обученные с использованием данной техники, демонстрируют значительно более высокую надежность при работе с аудиопотоками различного качества и с разной степенью сжатия, сохраняя при этом высокое качество синтезируемой речи даже в условиях ограниченной пропускной способности или нестабильного соединения. Такой подход особенно важен для практического применения систем синтеза речи в реальных условиях, где качество аудиосигнала может существенно варьироваться.

Для повышения качества реконструируемого звука в процессе синтеза речи была разработана инновационная MS-STFT дискриминаторная модель. Она анализирует спектрограммы реконструируемого и исходного звука, выявляя расхождения на уровне фазы и амплитуды. Этот механизм позволяет модели более точно восстанавливать тонкие нюансы звука, существенно улучшая его естественность и реалистичность. В отличие от традиционных методов, MS-STFT дискриминатор фокусируется на тонких спектральных характеристиках, что приводит к значительному снижению артефактов и шумов, и, как следствие, к получению высококачественного, практически неотличимого от естественной речи аудиосигнала.

Исследования показали, что разработанная модель демонстрирует превосходство в оценке схожести речи, достигнув наивысшего результата среди сравниваемых моделей с открытым исходным кодом. Эта оценка была проведена с использованием метрики Seed-TTS-Eval SIM, которая позволяет объективно измерить, насколько сгенерированная речь близка к эталонной. Полученный результат свидетельствует о значительном прогрессе в области синтеза речи и открывает новые возможности для создания более естественных и реалистичных голосовых помощников и систем озвучивания. Превосходство модели в этой ключевой метрике подтверждает её потенциал для широкого спектра приложений, где важна высокая степень соответствия сгенерированного звука исходному голосу.

Представленная работа закладывает основу для создания принципиально новых, «родных» аудио-моделей, способных к комплексному пониманию, генерации и логическому анализу звуковой информации. В отличие от существующих систем, которые часто специализируются на отдельной задаче — например, только на синтезе речи или распознавании команд, — эти модели будут способны к единому, целостному восприятию звука. Это открывает возможности для создания интеллектуальных систем, способных не просто воспроизводить или понимать речь, но и извлекать из нее глубокий смысл, делать выводы и даже проявлять творческие способности в области звука. Подобные модели смогут стать основой для новых поколений голосовых помощников, систем автоматического перевода, инструментов для создания музыки и других инновационных приложений, требующих глубокого понимания и обработки звуковой информации.

Исследование представляет собой закономерный шаг в эволюции аудио-токенизации. Авторы предлагают масштабируемую архитектуру CAT и токенизатор MOSS-Audio-Tokenizer, демонстрируя, что простота и совместная оптимизация могут дать впечатляющие результаты в реконструкции, генерации и понимании речи. Как метко заметила Грейс Хоппер: «Лучший способ предсказать будущее — это создать его». В данном случае, будущее аудио-моделей строится не на сложных архитектурных изысках, а на эффективной и масштабируемой токенизации. По сути, это подтверждает давнюю истину: элегантная теория бессильна перед лицом производственных реалий. В конечном итоге, как и в случае с любым «революционным» подходом, этот токенизатор рано или поздно станет очередным элементом технического долга.

Что дальше?

Представленная архитектура, безусловно, элегантна. Трансформер, обученный «сквозным» методом, — это, конечно, красиво. Но, как показывает опыт, красота эта недолговечна. Скоро кто-нибудь найдёт способ загнать этот токенизатор в production, и тогда выяснится, что 1.6 миллиарда параметров — это лишь верхушка айсберга проблем. Реконструкция, генерация речи, понимание — всё это прекрасно, пока не встретится с реальностью зашумленных данных и непредсказуемых пользовательских запросов.

Очевидно, что дальнейшее увеличение размера модели — это путь в никуда. Закон убывающей доходности никем не отменял. Более перспективным выглядит поиск способов эффективной квантизации и дистилляции знаний. Ведь главное — не количество параметров, а способность не падать по понедельникам. И пусть кто-нибудь докажет обратное.

И, конечно, не стоит забывать о вечном вопросе: а нужно ли вообще всё это? Может быть, человечество просто зациклилось на идее «искусственного интеллекта», забыв о более насущных проблемах? Впрочем, это уже философский вопрос, и разработчикам до него дела, как до пятого колеса. Тесты — это всего лишь форма надежды, а не уверенности.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.10934.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-15 05:37

🚀 Квантовые новости