quantizer_kwargs
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Documentazione
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- audio-video-rtc, machine-learning
Direzione di ricerca
Read the paper's reference to a 32-layer residual vector quantizer, then inspect MossAudioTokenizerResidualVQ and MossAudioTokenizerResidualLFQ in the code. Done means documenting which implementation matches the paper and providing evidence-based differences in audio reconstruction and downstream ASR or classification performance.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
In the paper, it mentions "using a 32-layer residual vector quantizer (RVQ)". Does this refer to MossAudioTokenizerResidualVQ (RVQ) or MossAudioTokenizerResidualLFQ (RLFQ) in the code? How do these two quantizers differ in audio reconstruction quality and downstream task performance (e.g., ASR, classification)?
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 259
- Fork
- 20
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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