该创客项目于8月展示，通过将音频转为离散Token实现百倍体积缩减，需配合Meta开源解码器还原，并测试了LoRa长距离传输方案。
创作者Makestreme近日展示了一项音频存储实验，将一首时长约两分钟、原始大小为2.9MB的MP3歌曲文件压缩至约21KB，随后将其分割并打印在纸张正反面共八个二维码中。该操作并非采用传统MP3压缩算法，而是依赖Meta于2022年开源的EnCodec神经音频编解码器，通过神经网络将连续音频波形转换为离散Token序列，再经匹配解码器还原声音。
在技术实现上，该项目设定码率为3kbps，此时生成的数据量约为21KB，恰好能够容纳在八个二维码内（单二维码理论上限约3.3KB）。测试表明，在此参数下还原的音频具有可接受的听感质量；若将码率进一步降至1.5kbps，音质则会出现明显失真。为了最大化单个二维码的存储效率，生成程序采用了最低级别的纠错能力，这意味着数据容错率较低，任一二维码的严重损坏都可能导致文件无法完整恢复。每个二维码除存储部分Token数据外，还包含1字节的序列编号以确保重组顺序。
除了静态存储演示，该项目还验证了该压缩数据的无线传输可行性。测试使用两块ESP32开发板作为收发节点，搭配REYAX RYLR998 LoRa模块在866MHz频段进行通信。数据以160字节为包长进行发送，并采用确认重传机制，发送端代码中预设了每收到确认后的40秒等待间隔。基于21KB的文件规模及约134个数据包的计算，仅等待时间累计即需约90分钟。这一案例展示了神经编解码器在极端压缩场景下的应用潜力，同时也暴露了低纠错率二维码存储与低速LoRa传输在实际工程中的效率瓶颈。