AudioX

AudioX – 港科大聯(lián)合月之暗面推出的擴散變換器模型，任意內容生成音頻

AudioX是什么

AudioX 是由香港科技大學與月之暗面合作開發(fā)的一個創(chuàng)新性擴散變壓器模型，旨在從各種內容生成音頻和音樂。該模型具備處理多種輸入形式的能力，包括文本、視頻、圖像、音樂和音頻，從而能夠輸出高質量的音頻作品。其核心創(chuàng)新體現(xiàn)在多模態(tài)掩碼訓練策略上，通過隨機掩碼輸入模態(tài)，促使模型從不完整的信息中學習，以增強其跨模態(tài)的表示能力。

AudioX

AudioX的主要功能

多模態(tài)輸入支持
- 文本到音頻（Text-to-Audio）：利用文本描述生成相應的音效，比如輸入“狗吠聲”，模型便可生成狗吠的音頻。
- 視頻到音頻（Video-to-Audio）：根據(jù)視頻內容生成匹配的音效，例如，輸入汽車行駛的視頻，模型能夠生成汽車發(fā)動機的聲音。
- 圖像到音頻（Image-to-Audio）：根據(jù)圖像內容生成相關音效，例如，輸入暴風雨的圖片，模型可生成暴風雨的聲音。
- 音樂生成（Music Generation）：根據(jù)文本描述或視頻內容創(chuàng)作音樂，例如，輸入“輕松的鋼琴曲”，模型可以生成一段輕松的鋼琴旋律。
- 音頻修復（Audio Inpainting）：利用上下文信息修復音頻中的缺失部分，輸入一段有空白的音頻，模型可以填補這些空白，使音頻完整。
- 音樂補全（Music Completion）：基于給定的音樂片段生成后續(xù)部分，輸入一段音樂的開頭，模型能夠生成接下來的音樂片段。
高質量音頻生成：AudioX 采用擴散模型技術，能夠生成高質量、高保真的音頻和音樂，確保生成的音頻在音質和細節(jié)上接近真實。
靈活的自然語言控制：用戶可以通過自然語言描述精確控制生成音頻的內容，比如指定音效類型、音樂風格或樂器使用等，使生成的音頻更符合用戶需求。
跨模態(tài)學習能力：AudioX 能夠處理多種模態(tài)輸入，并有效整合這些信息，生成與輸入條件一致的音頻。例如，同時輸入文本和視頻，模型能綜合考慮兩者的語義信息，生成更契合場景的音頻。
強大的泛化能力：在多個數(shù)據(jù)集和任務中表現(xiàn)卓越，包括 AudioCaps、VGGSound、MusicCaps、V2M-bench 等，證明其在不同場景中的適應性和泛化能力。
零樣本生成能力：在沒有針對特定模態(tài)（如圖像）的專門訓練下，AudioX 能在零樣本條件下生成高質量音頻，展現(xiàn)出強大的通用生成能力。

AudioX的技術原理

擴散模型（Diffusion Model）：AudioX 基于擴散模型的核心原理，通過逐步添加噪聲到輸入數(shù)據(jù)，再通過逆向過程逐步去除噪聲，從而生成高質量的音頻或音樂。
- 前向擴散過程：逐步向輸入數(shù)據(jù)添加高斯噪聲，生成一系列含噪的潛變量。
- 反向去噪過程：通過訓練的去噪網(wǎng)絡（通常為 Transformer），逐步去除噪聲，重建干凈的音頻數(shù)據(jù)。
多模態(tài)掩碼訓練策略：為增強模型的跨模態(tài)學習能力，AudioX 采用多模態(tài)掩碼訓練策略。在訓練過程中，模型會隨機掩碼部分輸入模態(tài)，迫使其從不完整的信息中學習，提高魯棒性和泛化能力。
多模態(tài)編碼器和解碼器：AudioX 集成多種專用編碼器，分別處理不同模態(tài)的輸入數(shù)據(jù)，并將這些編碼后的特征融合到一個統(tǒng)一的潛空間中。
- 視頻編碼器：利用 CLIP-ViT-B/32 提取視頻幀特征。
- 文本編碼器：使用 T5-base 提取文本特征。
- 音頻編碼器：通過自編碼器提取音頻特征。
- 特征融合：將不同模態(tài)的特征通過線性變換和連接操作融合到一個統(tǒng)一的多模態(tài)嵌入向量中。
擴散過程中的條件嵌入：在擴散過程中，使用多模態(tài)嵌入向量作為條件輸入，幫助模型生成與輸入條件一致的音頻或音樂，將融合后的多模態(tài)特征與擴散時間步一起輸入到擴散模型中，通過逐步去除噪聲生成高質量音頻。
數(shù)據(jù)集和訓練：為訓練 AudioX，研究團隊構建了兩個大型多模態(tài)數(shù)據(jù)集：vggsound-caps，基于 VGGSound 數(shù)據(jù)集，包含 190K 音頻字幕；V2M-caps，基于 V2M 數(shù)據(jù)集，包含 600 萬音樂字幕。