认识AudioLDM 2 一个独特的用于音频生成的AI框架，它融合了语音、音乐和音效
了解AudioLDM 2，一个独特的音频生成AI框架，融合语音、音乐和音效
在一个越来越依赖于人工智能和深度学习概念的世界中，音频生成领域正在经历一场突破性的变革，引入了AudioLDM 2。这个创新框架为音频合成提供了一种集成的方法，革新了我们在包括语音、音乐和音效在内的各种情境中产生和感知声音的方式。根据特定的变量（如文本、音素或视觉）生成音频信息被称为音频生成。这包括许多子领域，包括语音、音乐、音效，甚至特定的声音，如小提琴声或脚步声。
每个子领域都有自己的挑战，先前的研究常常使用针对这些挑战量身定制的专门模型。这些模型中的归纳偏差是任务特定的偏差，它们预先限制了学习过程，以解决特定的问题。尽管在专门模型方面取得了巨大的进展，但这些限制阻止了在许多形式的声音共存的复杂情况下使用音频生成，比如电影序列。需要一种能够提供多种音频信号的统一策略。
为了解决这些问题，一组研究人员推出了AudioLDM 2，这是一个具有可调节条件的独特框架，试图在不依赖领域特定偏差的情况下生成任何类型的音频。该团队引入了“语音语言”（LOA），它是一个表示音频片段语义信息的向量序列。这种LOA使得可以将人类理解的信息转换为适合于基于LOA生成音频的格式，从而捕捉细粒度的听觉特征和粗粒度的语义信息。
该团队建议在此基础上构建一个在多种音频源上进行了预训练的Audio Mask Autoencoder（AudioMAE）。预训练框架产生了生成任务的最佳音频表示，其中包括重构和生成活动。然后，使用基于GPT的语言模型将文本、音频和图形等条件信息转换为AudioMAE特征。根据AudioMAE特征，使用潜在扩散模型合成音频，并且该模型适用于自监督优化，可以在无标签音频数据上进行预训练。语言建模技术利用了语言模型的最新进展，解决了先前音频模型中存在的计算成本和误差累积困难。
经过评估，实验证明了AudioLDM 2在需要文本到音频和文本到音乐生成的任务中处于前沿水平。它在需要文本到语音的任务中胜过强大的基准模型，并且对于将图像转换为声音的活动，该框架还可以额外包括视觉模态的条件。此外，还研究了音频、音乐和语音的上下文学习作为辅助特征。与AudioLDM相比，AudioLDM 2在质量、适应性和产生可理解语音方面表现更好。
该团队总结了以下关键贡献：
- 引入了一种创新且适应性强的音频生成模型，能够在有条件的情况下生成音频、音乐和可理解的语音。
- 该方法建立在通用音频表示的基础上，使得核心潜在扩散模型能够进行广泛的自监督预训练，而无需注释的音频数据。这种集成结合了自回归和潜在扩散模型的优势。
- 通过实验，验证了AudioLDM 2在文本到音频和文本到音乐生成方面的最新性能。在文本到语音生成方面，它取得了与当前最先进方法相媲美的竞争结果。
