🎧 “Kyutai อธิบาย Neural Audio Codec – เสียงเข้า LLM ได้ยังไง? เจาะลึกเทคนิค RVQ, Tokenization และการบีบอัดแบบใหม่” บทความจาก Kyutai.org พาเราเข้าใจว่า “เสียง” ซึ่งเป็นข้อมูลต่อเนื่องและซับซ้อน สามารถนำเข้าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ได้อย่างไร โดยใช้เทคนิคที่เรียกว่า Neural Audio Codec ซึ่งเปลี่ยนเสียงให้กลายเป็น token ที่โมเดลสามารถเข้าใจได้เหมือนข้อความ แนวคิดหลักคือการใช้ Residual Vector Quantization (RVQ) ซึ่งเป็นการบีบอัดเสียงแบบหลายชั้น โดยแต่ละชั้นจะลดความคลาดเคลื่อนของข้อมูลลงเรื่อย ๆ ทำให้สามารถแทนเสียงด้วย token ที่มีความแม่นยำสูงแต่ใช้พื้นที่น้อย ตัวอย่างเช่น เสียงพูดหรือดนตรีจะถูกแปลงเป็น token แบบ (4,3) หรือ (16,21) ซึ่งหมายถึงใช้ 4 codebooks และ 3 levels ในการบีบอัด ซึ่งสามารถนำไปใช้กับโมเดล LLM ได้ทันที โดยไม่ต้องใช้ waveform จริง Kyutai ยังอธิบายว่า token เสียงเหล่านี้สามารถนำไปใช้ในงานต่าง ๆ เช่น 🔊 การสังเคราะห์เสียงจากข้อความ 🔊 การแปลเสียงพูด 🔊 การวิเคราะห์อารมณ์จากเสียง 🔊 การสร้างเสียงใหม่จาก context ที่โมเดลเข้าใจ นอกจากนี้ยังมีการเปรียบเทียบระหว่างการบีบอัดแบบ 1-level กับ 2-level ซึ่งพบว่าการเพิ่มระดับช่วยให้คุณภาพเสียงดีขึ้นอย่างชัดเจน แต่ก็แลกกับจำนวน token ที่มากขึ้น ✅ แนวคิด Neural Audio Codec ➡️ เปลี่ยนเสียงเป็น token ที่ LLM เข้าใจได้ ➡️ ใช้ Residual Vector Quantization (RVQ) แบบหลายชั้น ➡️ แทนเสียงด้วยโครงสร้างเช่น (4,3) หรือ (16,21) ➡️ ลดขนาดข้อมูลเสียงโดยยังรักษาคุณภาพไว้ได้ ✅ การใช้งาน token เสียงใน LLM ➡️ สังเคราะห์เสียงจากข้อความ ➡️ แปลเสียงพูดข้ามภาษา ➡️ วิเคราะห์อารมณ์หรือบริบทจากเสียง ➡️ สร้างเสียงใหม่จาก context ที่โมเดลเข้าใจ ✅ ข้อดีของ RVQ แบบหลายระดับ ➡️ คุณภาพเสียงดีขึ้นเมื่อเพิ่มระดับการบีบอัด ➡️ ลดความคลาดเคลื่อนของข้อมูลเสียง ➡️ ใช้ token น้อยลงเมื่อบีบอัดอย่างมีประสิทธิภาพ ➡️ เหมาะกับงานที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น ดนตรีหรือเสียงพูด https://kyutai.org/next/codec-explainer