AI音频最新发展：Anything万物生成音频

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在音乐的世界里，每个人都曾幻想过拥有属于自己的主题曲，一首能够完美诠释个人独特气质和情感的音乐。虽然我们常常会将某首歌视为自己的“专属”，但这种感觉与真正拥有一首完全根据自己的个性和需求定制的音乐是截然不同的。幸运的是，随着人工智能技术的飞速发展，这种幻想正在逐渐成为现实。香港科技大学的工程师团队开发了一种名为 AudioX 的新型机器学习模型，它能够根据用户的个性化输入生成独一无二的音频和音乐作品，无论是主题曲、音效，还是其他任何类型的音频内容，都能轻松实现。


AudioX 被称为“万物转音频”的生成工具，这一名称恰如其分地体现了它的强大功能。它能够接受各种各样的输入，包括文本提示、视频、图像、音乐片段，甚至是音频录音。无论是单独提供其中一种输入，还是将多种输入组合起来，AudioX 都能够生成与输入内容在概念和时间上高度匹配的音频或音乐。这种能力让 AudioX 成为一个极具创意和实用性的工具，能够满足不同用户在不同场景下的音频需求。



AudioX 的主要功能：

  • 文本到音频（Text-to-Audio）：根据文本描述生成相应的音效。例如，输入“狗吠声”，模型可以生成狗吠的音频。
  • 视频到音频（Video-to-Audio）：根据视频内容生成与之匹配的音效。例如，输入一个汽车行驶的视频，模型可以生成汽车发动机的声音。
  • 图像到音频（Image-to-Audio）：根据图像内容生成相应的音效。例如，输入一张暴风雨的图片，模型可以生成暴风雨的声音。
  • 音乐生成（Music Generation）：根据文本描述或视频内容生成音乐。例如，输入“轻松的钢琴曲”，模型可以生成一段轻松的钢琴音乐。
  • 音频修复（Audio Inpainting）：根据上下文信息修复音频中的缺失部分。例如，输入一段有空白的音频，模型可以填补空白部分，使音频完整。
  • 音乐补全（Music Completion）：根据给定的音乐片段生成后续部分。例如，输入一段音乐的开头，模型可以生成后续的音乐片段。
  • 高质量音频生成：AudioX 使用扩散模型（Diffusion Model）技术，能够生成高质量、高保真的音频和音乐，确保生成的音频在音质和细节上接近真实音频。
  • 灵活的自然语言控制：用户可以通过自然语言描述来精确控制生成的音频内容。例如，用户可以指定音效的类型、音乐的风格、乐器的使用等，使生成的音频更符合需求。
  • 跨模态学习能力：AudioX 能够处理多种模态的输入，并将它们有效整合，生成与输入条件一致的音频。例如，同时输入文本和视频，模型可以综合考虑两者的语义信息，生成更贴合场景的音频。
  • 强大的泛化能力：在多个数据集和任务上表现出色，包括 AudioCaps、VGGSound、MusicCaps、V2M-bench 等，证明了其在不同场景下的泛化能力和适应性。
  • 零样本生成能力：即使没有针对特定模态（如图像）的专门训练，AudioX 也能在零样本条件下生成高质量的音频，展示了强大的通用生成能力。

AudioX 的核心技术基于扩散模型（Diffusion Model）和变换器（Transformer）。扩散模型通过逐步去除输入数据中的噪声并学习其模式，从而生成既逼真又具有上下文感知能力的高质量音频输出。这种技术使得生成的音频不仅在音质上接近真实，还能根据输入内容的语义和情感进行精准匹配。而变换器则进一步增强了模型对不同模态输入的理解和处理能力，使得 AudioX 能够在处理复杂的多模态输入时表现出色。

这一成果的实现离不开一种名为多模态掩蔽（Multi-modal Masking）的创新训练方法。在训练过程中，模型被输入了经过策略性删除部分内容的数据，例如缺失的音频片段、模糊的图像区域或被删除的文字。模型需要利用剩余数据中的线索来填补空白，这种训练方式迫使模型学习不同类型信息之间的更深层次关系，并构建强大的跨模态表征。这种能力使得 AudioX 在处理不完整或模糊的输入时也能生成高质量的音频。

为了支持这种复杂的训练过程，研究人员开发了两个大型数据集：vggsound-caps，包含19万个音频与字幕的配对；以及 V2M-caps，这是一个庞大的数据集，包含超过600万条音乐字幕。这些数据集为 AudioX 提供了丰富的多模态数据基础，使其能够在各种任务中表现出色。这些数据集不仅涵盖了多种类型的音频和音乐，还包含了丰富的文本描述和视觉信息，为模型的学习和生成提供了充足的素材。



AudioX 的技术原理


  • 扩散模型（Diffusion Model）：AudioX 基于扩散模型的核心思想，通过逐步向输入数据添加噪声，再通过逆向过程逐步去除噪声，最终生成高质量的音频或音乐。

  • 前向扩散过程：将输入数据逐步添加高斯噪声，生成一系列含噪的潜变量。

  • 反向去噪过程：通过训练一个去噪网络（通常是一个 Transformer），逐步去除噪声，重建干净的音频数据。


  • 多模态掩码训练策略：为了增强模型的跨模态学习能力，AudioX 采用了多模态掩码训练策略。在训练过程中，模型会随机掩码部分输入模态，迫使模型从不完整的输入中学习，提高模型的鲁棒性和泛化能力。

  • 多模态编码器和解码器：AudioX 集成了多种专用编码器，分别处理不同模态的输入数据，然后将这些编码后的特征融合到一个统一的潜空间中。

  • 视频编码器：使用 CLIP-ViT-B/32 提取视频帧的特征。

  • 文本编码器：使用 T5-base 提取文本的特征。

  • 音频编码器：使用自编码器提取音频的特征。

  • 特征融合：将不同模态的特征通过线性变换和连接操作融合到一个统一的多模态嵌入向量中。


  • 扩散过程中的条件嵌入：在扩散过程中，多模态嵌入向量作为条件输入，帮助模型生成与输入条件一致的音频或音乐。将融合后的多模态特征与扩散时间步一起输入到扩散模型中。通过逐步去除噪声，生成与输入条件匹配的高质量音频或音乐。

  • 数据集和训：为了训练 AudioX，研究人员构建了两个大规模的多模态数据集：

  • vggsound-caps：基于 VGGSound 数据集，包含 190,000 个音频字幕。

  • V2M-caps：基于 V2M 数据集，包含 600 万音乐字幕。


AudioX 的能力不仅限于简单的音频生成。它能够处理各种复杂的任务，包括文本到音频的转换、视频到音频的生成、音乐的补全，甚至音频修复（audio inpainting）——即恢复音频音轨中缺失或损坏的部分。这种能力使得 AudioX 在影视制作、音乐创作、游戏开发等领域具有巨大的应用潜力。


经过广泛的测试，AudioX 的性能已经超越了许多现有的单一任务系统。与大多数 AI 工具不同，AudioX 作为一个单一的统一模型运行，而不是由多个小型专业模型拼凑而成。这种设计使得 AudioX 在处理多模态输入时更加高效和灵活。


AudioX 的出现不仅改变了音频生成的方式，还为创作者提供了全新的创作思路。它能够根据用户的输入生成与之匹配的音频，这为音乐家、影视制作人和游戏开发者带来了前所未有的便利。例如，音乐家可以通过输入简单的旋律片段或文字描述来生成完整的音乐作品；影视制作人可以利用视频片段生成与画面完美匹配的音效；游戏开发者可以为游戏场景快速生成符合氛围的背景音乐。这种能力极大地提高了创作效率，同时也为创作者提供了更多的灵感来源。

展望未来，研究人员计划进一步扩展 AudioX 的能力。他们希望让 AudioX 能够生成更长形式的音频内容，并通过强化学习融入审美偏好，使模型的输出能够更好地与人类的品味和创造力保持一致。例如，用户可以指定生成的音乐风格、情感倾向，甚至具体的乐器组合，AudioX 将根据这些要求生成符合用户期望的音频。这种能力将使 AudioX 成为一个真正意义上的创意伙伴，能够与人类创作者共同探索音乐和声音的无限可能。

通过弥合视觉、文本和听觉输入之间的差距，AudioX 开启了全新的艺术表达形式。无论你是电影制作人、音乐家、游戏玩家，还是日常的内容创作者，AudioX 都将专业级音频生成的力量置于你的指尖。它不仅是一个工具，更是一个创意的平台，它让每个人都能成为自己故事的讲述者，用声音和音乐表达自己的内心世界。

（文：AI音频时代）

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