术语slug: gfsq

分组有限标量量化

GFSQ

将每帧编码为多个独立标量 token 的量化方法,支持并行预测并替代残差向量量化

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Marktechpost (@Marktechpost)T2·开源与评测
78 分
Liquid AI 开源 7400 万参数流式音频编解码器

Liquid AI 发布 LiquidCodec,一个约 7400 万参数的流式音频编解码器,将语音转为语言模型可预测的 token 再还原为音频,已用于 LFM3-Audio-2B 与 LFM3-Omni-2B。其核心创新是用分组有限标量量化(GFSQ)替代残差向量量化,每 80 毫秒帧生成 12 个独立 token 可并行预测,解码器直接预测频谱系数并跳过转置卷积上采样。在 Apple M4 Max 单 CPU 线程 FP32 下编码约 361 倍、解码约 87 倍实时,编码 RTF 0.0028 远优于 Kyutai Mimi 的 0.0361,并在全部 8 个测试集上取得最佳 ViSQOL 与 TTS UTMOSv2;但 PESQ 在 7/8 测试集上仍落后 NVIDIA NanoCodec,且未公布比特率与毫秒级延迟。权重已在 Hugging Face 开放,并提供 llama.cpp 的 GGUF 量化版本。