Speech codecs serve as bridges between continuous speech signals and large language models, yet face an inherent conflict between acoustic fidelity and semantic preservation. To mitigate this conflict, prevailing methods augment acoustic codecs with complex semantic supervision. We explore the opposite direction: a semantic-first approach that starts from a semantically-capable model and adapts it for high-fidelity acoustic reconstruction. Through empirical analysis, we discover that targeted architectural simplification can unlock the acoustic modeling potential of Whisper, a text-aligned Automatic Speech Recognition (ASR) model. Based on this finding, we propose SimWhisper-Codec, a novel codec that balances the semantic and acoustic preservation by leveraging a frozen, simplified Whisper encoder without requiring external supervision. Experimental results demonstrate that SimWhisper-Codec achieves superior performance in both semantic preservation and acoustic quality compared to semantically-supervised codecs such as Mimi Codec and SpeechTokenizer at similar bitrates, validating the effectiveness of our semantic-first approach. Code is available at https://github.com/ZhangXinWhut/SimWhisper-Codec.


翻译:语音编解码器作为连续语音信号与大语言模型之间的桥梁,却面临着声学保真度与语义保持之间的固有矛盾。为缓解这一矛盾,主流方法通常通过复杂的语义监督来增强声学编解码器。我们探索了相反的方向:一种语义优先的方法,从具备语义能力的模型出发,并对其进行适配以实现高保真声学重建。通过实证分析,我们发现针对性的架构简化能够释放Whisper(一种文本对齐的自动语音识别模型)的声学建模潜力。基于这一发现,我们提出了SimWhisper-Codec,这是一种新颖的编解码器,它利用一个冻结的、简化后的Whisper编码器,在无需外部监督的情况下平衡了语义保持与声学保真。实验结果表明,在相近比特率下,SimWhisper-Codec在语义保持和声学质量方面均优于采用语义监督的编解码器(如Mimi Codec和SpeechTokenizer),验证了我们语义优先方法的有效性。代码发布于 https://github.com/ZhangXinWhut/SimWhisper-Codec。

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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