Google发布最新将人工智能应用在音频解编码器的研究，发布端到端神经解编码器SoundStream，这是一个应用神经网络的音频解编码器，可以提供高音质的音频，并且支持清楚的语音、有杂音和回声的语音，甚至是混杂音乐、语音和环境音的音频，Google提到，SoundStream是第一个可以处理语音和音乐的神经网络解编码器，可以在智能手机上即时执行。
音频解编码器用于有效率地压缩音频，以减少存储和网络带宽需求，而理想的情况，音频解编码器的存在，应该要让用户无感，包括无法发现解码后的音频，与原始音频间存在差异，而且解编码的过程，也不能产生可发现的延迟。
市面上以及Google的各种影音服务，大量使用了音频解编码器，像是Opus和增强型语音服务（Enhanced Voice Services，EVS）。Opus是一种多功能语音和音频解编码器，支持从6 kbps到510 kbps的比特率，已经被Google用于视频会议平台Meet，还有流媒体服务YouTube等应用程序中。而EVS则是3GPP标准化机构所开发，是针对移动电话所开发的解编码器，和Opus相同，是能够处理多种比特率的多功能解编码器。
这两种解编码器虽然可以在中低比特率中表现出色，但是在极低比特率，像是小于等于3 kbps的情况，音质就会急转直下，Google提到，过去人类利用专业知识，以及增加压缩算法的效率，来优化音频的处理，但最近研究人员开始使用机器学习来代替人工设计，以资料驱动的方法学习解编码音频。
Google发布最新的端到端神经解编码器SoundStream，其主要技术便是使用神经网络，由编码器、解码器和量化器组合而成，所有这些都经过端到端训练。编码器会将输入的音频，流媒体为编码信号，接着使用量化器对其进行压缩，并且使用解码器将信号转换回音频。
研究人员提到，SoundStream使用了神经音频合成领域中，目前最先进的解决方案，通过训练判别器（Discriminator），计算对抗性和重建损失函数的组合，让重建的音频听起来就像是未压缩的原始音频，进而提供高品质音频输出。
经过训练后，解码器和编码器可以分别在单独的客户端运行，以提高网络传输高品质音频的效率。SoundStream处理音频的效率非常好，特别是在低比特率的情况，研究人员解释，SoundStream使用3 kbps比特率所提供的音频品质，超过使用12 kbps比特率的Opus，以及9.6 kbps的EVS，比特率是这些解编码器的三分之一到四分之一，这代表SoundStream可以使用更小的带宽，提供类似的音频品质。
在先前，Google发布了基于回归网络的Lyra音频解编码器，而与SoundStream比起来，SoundStream仍然优于Lyra当前的版本，研究人员也提到，在传统音频处理工作管线中，压缩和增强使用不同模块进行，但这样的方法会增加系统延迟。而Google采取不同的策略，将压缩和增强功能综合在同一个模型中，能够同时进行压缩和背景降噪，但又不增加延迟。
Google表示，SoundStream是将机器学习技术，应用在音频解编码器中重要的一步，比目前最先进的解编码器Opus和EVS效果更好，而且只需要部署一个可扩展的模型。SoundStream会与下一版本的Lyra一起发布，借由集成SoundStream与Lyra，开发人员可以利用现有的Lyra API和工具，来提供更好的音质。