NDVQ 是否可以進一步擴展到處理更多類型的音訊數據,如音樂、環境聲音等,成為一個通用的音訊編碼模型?
NDVQ（正態分佈向量量化）具有潛力擴展到處理更多類型的音訊數據，如音樂和環境聲音，成為一個通用的音訊編碼模型。其核心優勢在於引入了正態分佈的概念，這使得編碼簿中的每個代碼不僅僅是固定的向量，而是由均值和方差組成的分佈，這樣的設計能夠更好地捕捉音訊數據中的變異性和不確定性。這種靈活性使得NDVQ在面對不同音訊類型時，能夠適應各種特徵和噪聲情況。
在音樂和環境聲音的應用中，音訊的特徵往往比語音更為複雜，包含多種頻率和音調的變化。NDVQ的分佈式量化方法可以有效地處理這些複雜性，通過學習不同音訊類型的特徵來優化編碼過程。此外，NDVQ在低比特率下的優越性能，特別是在保持音質方面，為其在音樂和環境聲音編碼中的應用提供了良好的基礎。因此，未來的研究可以集中於擴展NDVQ的訓練數據集，涵蓋多種音訊類型，以進一步驗證其通用性和有效性。