«`html
Nvidia AI Releases BigVGAN v2: A State-of-the-Art Neural Vocoder Transforming Audio Synthesis
В быстро развивающейся области аудио-синтеза компания Nvidia недавно представила BigVGAN v2. Этот нейронный вокодер бьет предыдущие рекорды скорости, качества и адаптивности создания звука, преобразуя мел-спектрограммы в высококачественные звуковые волны. Команда тщательно изучила основные усовершенствования и идеи, которые отличают BigVGAN v2.
Уникальное ядро вывода CUDA
Одной из наиболее заметных особенностей BigVGAN v2 является его уникальное ядро вывода CUDA, которое объединяет процессы объединенного повышения разрешения и активации. Благодаря этому прорыву производительность значительно увеличилась, и графические процессоры A100 от Nvidia достигают до трех раз быстрее скорости вывода. BigVGAN v2 обеспечивает синтез высококачественного звука более эффективно, чем когда-либо ранее, оптимизируя процесс обработки, что делает его бесценным инструментом для приложений реального времени и масштабных аудиопроектов.
Улучшенные алгоритмы дискриминатора и потерь
Nvidia также значительно улучшила дискриминатор и алгоритмы потерь BigVGAN v2. Уникальная модель использует многомасштабные потери мел-спектрограммы в сочетании с многомасштабным дискриминатором под-диапазонной постоянной-Q трансформации (CQT). Улучшенная точность в синтезированных звуковых волнах достигается благодаря этому двойному улучшению, что упрощает анализ качества звука во время обучения более точным и тонким образом. Теперь BigVGAN v2 может более точно записывать и воспроизводить мельчайшие нюансы широкого спектра аудиоформатов, включая сложные музыкальные композиции и человеческую речь.
Обучение на большом наборе данных
Система обучения BigVGAN v2 использует большой набор данных, содержащий различные категории аудио, такие как музыкальные инструменты, речь на нескольких языках и фоновые шумы. Модель обладает сильной способностью к обобщению по различным аудиоситуациям и источникам с помощью разнообразных обучающих данных. В результате получается универсальный вокодер, который можно применять в широком спектре ситуаций и который отличается высокой точностью в обработке сценариев вне диапазона без необходимости дополнительной настройки.
Предварительно обученные модели
Предварительно обученные контрольные точки модели BigVGAN v2 обеспечивают коэффициент повышения разрешения 512x и скорости дискретизации до 44 кГц. Эта функция гарантирует, что сгенерированный звук сохраняет высокое разрешение и качество, чтобы удовлетворить требования профессионального аудиопроизводства и исследований. BigVGAN v2 производит звук непревзойденного качества, независимо от того, используется ли он для создания реалистичных звуковых пейзажей, живописных синтетических голосов или сложных инструментальных композиций.
Nvidia открывает широкий спектр применений в отраслях, включая медиа и развлечения, ассистивные технологии и многое другое, благодаря инновациям в BigVGAN v2. Улучшенная производительность и адаптивность BigVGAN v2 делают его бесценным инструментом для исследователей, разработчиков и производителей контента, которые хотят преодолеть границы аудиосинтеза.
Технология нейронного вокодирования значительно продвинулась с выпуском BigVGAN v2 от Nvidia. Это эффективный инструмент для создания высококачественного звука благодаря усовершенствованным ядрам CUDA, улучшенным дискриминаторам и алгоритмам потерь, разнообразию обучающих данных и возможностям высокого разрешения вывода. Обещая изменить аудиосинтез и взаимодействие в цифровую эпоху, BigVGAN v2 от Nvidia устанавливает новый стандарт в отрасли.
Проверьте Модель и Доклад. Вся заслуга за этот исследовательский проект принадлежит ученым этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter.
Присоединяйтесь к нашему Телеграм-каналу и Группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наш бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему 46k+ ML SubReddit
The post Nvidia AI Releases BigVGAN v2: A State-of-the-Art Neural Vocoder Transforming Audio Synthesis appeared first on MarkTechPost.
«`
