연구진이 신경 오디오 코덱의 저 프레임 레이트 저하 현상을 분석했어요. 기존 연구에서 보고된 품질 저하 지점(6.25Hz)을 재현하고 원인을 찾기 위해 실험을 진행했어요. 실험 결과, 훈련 과정의 설정 오류가 원인이며, 이를 수정하면 3.1Hz, 1.6Hz까지 성능 저하 없이 작동하는 것을 확인했어요.
저 프레임 레이트 코덱은 오토 회귀 음성 합성에서 시퀀스 길이에 따라 비용이 선형적으로 증가하는 문제를 해결할 수 있어 매력적이에요. 연구진은 훈련 설정 오류를 수정하여 저 프레임 레이트 코덱의 효율성을 높이는 방법을 제시했어요.
연구 결과, 기존에 생각보다 저 프레임 레이트 코덱의 효율성 향상이 더 용이하다는 것을 시사하며, 음성 합성 기술 발전에 기여할 것으로 보입니다.