SUNAC：源感知统一神经音频编解码器

神经音频编解码器（NAC）提供可被利用的紧凑表示，在许多下游应用中尤为重要，特别是大型语言模型。然而，大多数NAC以纠缠的方式对混合多个来源进行编码，可能阻碍需要仅访问部分来源（例如分析特定类型的声音、对给定说话者的转录等）的下游应用的高效处理。为此，我们提出一种源感知编解码器，直接从混合信号编码单个来源，条件受源类型提示符控制。这使得用户能够选择编码哪些来源，包括单独编码多个相同类型的来源（例如多个语音信号）。实验表明，本模型在竞争性的重合成和分离质量方面与源分离后接续使用常规NAC的组合相当，同时计算成本更低。