NanoCodec: Towards High-Quality Ultra Fast Speech LLM Inference

📄 arXiv: 2508.05835v1 📥 PDF

作者: Edresson Casanova, Paarth Neekhara, Ryan Langman, Shehzeen Hussain, Subhankar Ghosh, Xuesong Yang, Ante Jukić, Jason Li, Boris Ginsburg

分类: eess.AS, cs.CL, cs.SD

发布日期: 2025-08-07

备注: Accepted to Interspeech 2025

💡 一句话要点

NanoCodec：面向高质量超快速语音LLM推理的低帧率音频编解码器

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 音频编解码器 语音LLM 低帧率 自回归模型 语音压缩

📋 核心要点

  1. 现有音频编解码器帧率高，导致语音LLM训练和推理速度慢，尤其对于自回归模型。
  2. 论文提出NanoCodec，一种低帧率音频编解码器，旨在减少自回归步骤，提升效率。
  3. NanoCodec在多种比特率下超越现有技术，为低延迟语音LLM训练和推理设立新标准。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）通过利用音频编解码器将音频离散化为token，从而将语言建模技术应用于语音数据，极大地推动了音频处理的发展。然而，现有的音频编解码器通常以高帧率运行，导致训练和推理速度缓慢，特别是对于自回归模型。为了解决这个问题，人们对低帧率音频编解码器的兴趣日益浓厚，因为它们减少了生成一秒音频所需的自回归步骤数。在本文中，我们进行了消融研究，以检验帧率、比特率和因果性对编解码器重建质量的影响。基于我们的发现，我们推出了一种最先进的音频编解码器NanoCodec，它以每秒仅12.5帧（FPS）的速度实现了高质量的压缩。NanoCodec在各种比特率范围内优于相关工作，为低延迟和高效的语音LLM训练和推理建立了新的基准。

🔬 方法详解

问题定义：现有音频编解码器通常以较高的帧率运行，这导致了语音LLM在训练和推理过程中速度较慢，尤其是在使用自回归模型时。高帧率意味着需要处理更多的token，从而增加了计算负担和延迟。因此，降低帧率而不牺牲音频质量是当前面临的一个重要挑战。

核心思路：NanoCodec的核心思路是通过降低音频编解码器的帧率来减少自回归步骤的数量，从而加速语音LLM的训练和推理过程。论文通过消融实验分析了帧率、比特率和因果性对重建质量的影响，并据此设计了NanoCodec。

技术框架：论文未详细描述NanoCodec的具体架构，但可以推断其包含音频编码器和解码器两个主要模块。编码器将原始音频信号压缩成低帧率的离散token序列，而解码器则将这些token序列重建为音频信号。整个流程旨在在保证音频质量的前提下，尽可能地降低帧率。

关键创新：NanoCodec的关键创新在于其在极低的帧率（12.5 FPS）下实现了高质量的音频压缩。这得益于对帧率、比特率和因果性之间关系的深入理解，以及针对低帧率场景的优化设计。

关键设计：论文重点在于实验分析和性能结果，关于NanoCodec的具体参数设置、损失函数、网络结构等技术细节并未详细公开，属于未知信息。

📊 实验亮点

NanoCodec在12.5 FPS的低帧率下实现了高质量的音频压缩，并在各种比特率范围内优于现有技术。这一成果为低延迟和高效的语音LLM训练和推理奠定了基础，有望显著提升语音应用的性能和效率。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找，此处无法给出。

🎯 应用场景

NanoCodec的潜在应用领域包括语音助手、语音合成、语音识别等。通过降低语音LLM的推理延迟，可以提升用户体验，并降低计算成本。此外，NanoCodec还可以应用于资源受限的设备上，例如移动设备和嵌入式系统，从而实现更广泛的语音应用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have significantly advanced audio processing by leveraging audio codecs to discretize audio into tokens, enabling the application of language modeling techniques to speech data. However, existing audio codecs often operate at high frame rates, leading to slow training and inference, particularly for autoregressive models. To address this, there is growing interest in low frame-rate audio codecs, which reduce the number of autoregressive steps required to generate one second of audio. In this paper, we conduct ablation studies to examine the impact of frame rate, bitrate, and causality on codec reconstruction quality. Based on our findings, we introduce NanoCodec, a state-of-the-art audio codec that achieves high-quality compression at just 12.5 frames per second (FPS). NanoCodec outperforms related works across various bitrate ranges, establishing a new benchmark for low-latency and efficient Speech LLM training and inference.