يقترح TiCodec تمثيلًا مُحلّلًا يفصل محتوى الكلام المتغير زمنيًا عن المعلومات الثابتة زمنيًا باستخدام وحدة استخراج التمثيل الثابت زمنيًا (TIRE). تهدف هذه النهج إلى تقليل كمية المعلومات التي يجب نمذجتها على مستوى الإطار، مما يسهل معالجة الكلام منخفضة الكمون.
- تكشف مهام الاستكشاف أن طبقات المشفر الوسيطة تلتقط معلومات مكملة تتعلق بالمُتحدث والبيئة مع احتوائها على محتوى لغوي ضئيل.
- يحسّن أخذ العينات عبر الملفات أثناء تدريب TIRE من متانة التمثيلات الثابتة زمنيًا.
- تستغل البنية المقترحة Dual-TIRE هذا التكامل لتحسين جودة إعادة بناء الكلام وتشابه المُتحدثين.
- يحقق الاستدلال البثي باستخدام كتل معالجة متتالية مدتها 660 مللي ثانية تشغيلًا دون تدهور كبير في أداء إعادة البناء.
تسلط النتائج الضوء على إمكانات تمثيلات ملفات الترميز العصبية المُحلّلة لأنظمة توليد الكلام منخفضة الكمون في المستقبل.