音訊生成技術綜述與模型比較

近年來，根據深度學習的音訊生成模型在語音合成、音樂生成和音效合成等領域取得了顯著的進展。這些模型利用深度學習技術，可以從文字、音樂符號或其他形式的輸入生成高品質的音訊。隨著模型架構和訓練方法的不斷改進，生成的音訊在自然度、清晰度和表現力方面都有了顯著提升，為許多應用場景提供了新的可能性。

VITS 模型

VITS（Voice Identification and Transformation System）是一種根據深度學習的語音生成模型。它使用了一種稱為「條件式 VAE」（Conditional Variational Autoencoder）的架構，可以生成高品質的語音。VITS 模型結合了多種技巧，包括使用 Transformer 編碼器和 HiFiGAN 生成器，可以生成長時間的音訊，並且具有快速的推理速度。

VITS 模型的訓練過程中，使用了一種稱為「mel 膚色圖」（Mel Spectrogram）的技術，可以更好地表達人類對聲音的感知。這種技術可以幫助模型生成更好的語音，並且可以應用於多種語言。

Bark 模型

Bark 是另一種根據深度學習的音訊生成模型，可以生成除語音以外的其他音效，例如笑聲、哭聲等。Bark 模型使用了一種稱為「殘差向量量化」（Residual Vector Quantization）的技術，可以將音訊壓縮成更小的尺寸，並且可以在實時中進行壓縮和解壓縮。

Bark 模型的架構包括三個部分：文字到語義標籤、語義到粗略標籤和粗略到細節標籤。這些部分可以將文字輸入轉換成音訊輸出，並且可以生成多種語言和聲音。

音訊編碼器

音訊編碼器是一種可以將音訊壓縮成更小的尺寸的技術，可以幫助減少音訊檔案的大小，並且可以在實時中進行壓縮和解壓縮。有一種稱為 EnCodec 的音訊編碼器，可以使用深度學習技術將音訊壓縮成更小的尺寸，並且可以在實時中進行壓縮和解壓縮。

EnCodec 的架構包括三個部分：編碼器、量化層和解碼器。編碼器可以將音訊壓縮成一個潛在的表示，量化層可以將這個表示轉換成一個更小的尺寸，並且解碼器可以將這個表示轉換回原始的音訊。

實驗結果

使用 VITS 和 Bark 模型可以生成高品質的音訊，包括語音和其他音效。這些模型可以應用於多種領域，例如語音合成、音樂生成等。

from transformers import VitsModel, VitsTokenizer, set_seed
tokenizer = VitsTokenizer.from_pretrained("facebook/mms-tts-eng")
model = VitsModel.from_pretrained("facebook/mms-tts-eng")
inputs = tokenizer(text="Hello - my dog is cute", return_tensors="pt")

set_seed(555) # make deterministic

with torch.inference_mode():
    outputs = model(inputs["input_ids"])
    outputs.waveform[0]

音訊生成技術與應用

近年來，音訊生成技術取得了重大進展，尤其是在自然語言處理和音樂生成領域。這些技術可以用於各種應用，包括語音合成、音樂生成、環境音效生成等。

AudioLM 和 MusicLM

AudioLM 和 MusicLM 是兩個由 Google 開發的音訊生成模型。AudioLM 可以接收幾秒鐘的音訊錄音，並生成高品質的音訊續篇，保留了演講者的身份和語調。MusicLM 則可以根據文字描述生成音樂，例如「激烈的搖滾音樂會，伴有小提琴聲」。

AudioLM 的架構包括四個模型：語音編碼器、語義模型、粗糙聲學模型和細緻聲學模型。語音編碼器將音訊錄音轉換為語義標記，語義模型預測未來的標記，粗糙聲學模型生成新的聲學標記，細緻聲學模型則新增更多細節以提高音訊品質。

MusicLM 則在 AudioLM 的基礎上加入了文字條件，使用文字描述來生成音樂。它使用了 MuLan 模型，該模型可以將文字和音訊對映到相同的嵌入空間，從而實作文字條件下的音樂生成。

AudioGen 和 MusicGen

Meta 公司也開發了兩個音訊生成模型：AudioGen 和 MusicGen。AudioGen 可以生成環境音效和音樂，例如狗叫聲或門敲聲。MusicGen 則可以根據文字描述生成音樂，例如「小提琴演奏激烈的搖滾音樂」。

AudioGen 的架構與 AudioLM 和 MusicLM 類別似，使用文字編碼器和自迴歸解碼器生成音訊標記。MusicGen 則使用文字編碼器和語言模型生成音訊程式碼簿，然後使用 EnCodec 解碼器生成最終的音訊波形。

應用和未來發展

音訊生成技術有廣泛的應用前景，包括語音合成、音樂生成、環境音效生成等。未來，隨著技術的進一步發展，我們可以期待看到更多創新的應用和更高品質的音訊生成結果。

內容解密：

• 音訊生成技術可以用於各種應用，包括語音合成、音樂生成、環境音效生成等。
• AudioLM 和 MusicLM 是兩個由 Google 開發的音訊生成模型，可以根據文字描述生成高品質的音訊續篇和音樂。
• AudioGen 和 MusicGen 是兩個由 Meta 公司開發的音訊生成模型，可以根據文字描述生成環境音效和音樂。
• 音訊生成技術有廣泛的應用前景，包括語音合成、音樂生成、環境音效生成等。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[AudioLM] -->|接收音訊錄音|> B[語音編碼器]
    B -->|生成語義標記|> C[語義模型]
    C -->|預測未來標記|> D[粗糙聲學模型]
    D -->|生成新的聲學標記|> E[細緻聲學模型]
    E -->|新增更多細節|> F[最終音訊]

這個圖表展示了 AudioLM 的架構，包括語音編碼器、語義模型、粗糙聲學模型和細緻聲學模型。每個步驟都對應到一個特定的模型或過程，最終生成高品質的音訊續篇。

程式碼示例：

from transformers import AutoProcessor, MusicgenForConditionalGeneration

model = MusicgenForConditionalGeneration.from_pretrained(
    "facebook/musicgen-small"
).to(device)

processor = AutoProcessor.from_pretrained("facebook/musicgen-small")

這個程式碼示例展示瞭如何使用 Hugging Face Transformers函式庫載入 MusicGen 模型和處理器，並將其轉移到指定裝置上。

音訊生成技術的演進

近年來，音訊生成技術取得了顯著的進步。從早期的語音合成到現在的音樂生成，音訊生成模型已經發展到可以生成高品質的音訊。這些模型包括Bark、SpeechT5和Music-Gen等，它們可以根據輸入的文字生成相應的音訊。

音訊生成模型

這些音訊生成模型可以根據不同的需求生成不同型別的音訊。例如，Bark模型可以生成語音，SpeechT5模型可以生成語音和音樂，Music-Gen模型可以生成音樂。這些模型都使用了深度學習技術，例如迴圈神經網路和變換器等。

Diffusion模型

Diffusion模型是一種新的音訊生成技術，它可以根據輸入的文字生成高品質的音訊。這種模型使用了diffusion過程來生成音訊，diffusion過程是一種將隨機噪聲逐步轉化為特定分佈的過程。

Audio Diffusion

Audio Diffusion是一種根據diffusion過程的音訊生成模型。它可以根據輸入的文字生成高品質的音訊。這種模型使用了mel spectrogram作為中間表示，mel spectrogram是一種音訊訊號的視覺表示。

Riffusion

Riffusion是一種根據Stable Diffusion的音訊生成模型。它可以根據輸入的文字生成高品質的音訊。這種模型使用了diffusion過程來生成音訊，diffusion過程是一種將隨機噪聲逐步轉化為特定分佈的過程。

實踐

要使用這些音訊生成模型，需要先安裝相應的函式庫和模型。然後，可以使用以下程式碼來生成音訊：

from transformers import pipeline
pipe = pipeline("text-to-audio", model="facebook/musicgen-small", device=device)
data = pipe("electric rock solo, very intense")

這段程式碼使用了transformers函式庫和Music-Gen模型來生成音訊。

內容解密：

以上程式碼使用了transformers函式庫和Music-Gen模型來生成音訊。transformers函式庫是一種流行的深度學習函式庫，Music-Gen模型是一種根據變換器的音樂生成模型。這段程式碼先安裝了transformers函式庫和Music-Gen模型，然後使用了pipeline函式來生成音訊。

圖表翻譯：

以下是使用Riffusion模型生成的mel spectrogram：

  graph LR
    A[文字輸入] --> B[Diffusion過程]
    B --> C[Mel spectrogram]
    C --> D[音訊生成]

這個圖表展示了Riffusion模型的工作流程。首先，輸入文字然後使用diffusion過程來生成mel spectrogram，最後使用mel spectrogram來生成音訊。

音訊生成技術的最新發展

近年來，音訊生成技術取得了顯著進步，特別是在語音合成、音樂生成和音訊處理等領域。這些技術的應用前景廣闊，從語音助手到音樂創作，都有著巨大的潛力。

Stable Diffusion 的優勢

Stable Diffusion 是一種根據深度學習的音訊生成模型，它可以將文字提示轉換為高品質的音訊。這種模型的優勢在於其簡單易用，使用者可以輕鬆地生成各種風格的音訊。

Dance Diffusion 的應用

Dance Diffusion 是另一種音訊生成模型，它可以直接生成音訊波形。這種模型的優勢在於其高品質的生成效果和快速的生成速度。

AudioLDM 和 MusicLDM 的創新

AudioLDM 和 MusicLDM 是兩種根據深度學習的音訊生成模型，它們可以將文字提示轉換為高品質的音訊。這些模型的創新之處在於其使用了 CLAP（Contrastive Language-Audio Pre-training）模型來對映文字和音訊到同一個潛在空間，這使得生成過程更加快速和高效。

音訊生成系統的評估

評估音訊生成系統是一個具有挑戰性的任務，因為音訊品質取決於人類的感知。目前，有一些客觀的評估指標，如 Frechet Audio Distance（FAD），可以用來評估音訊模型的品質。

音訊生成技術廣闊，從實時高品質音訊生成到統一模型等領域，都有著巨大的潛力。同時，需要關注的是音訊生成技術的倫理問題，如資料來源、版權法和所有權等。

專案時間：端對端對話系統

在這個專案中，目的是建立一個端對端的對話系統，使用者可以輸入文字或語音提示，系統會根據提示生成相應的音訊或影像，並輸出對應的語音。這個專案需要使用者進行許多設計決策，如選擇模型、平衡品質和速度等。

生成音訊的新時代

當前，生成音訊的領域正在經歷一個令人振奮的時刻，每隔幾周就會出現新的模型，高品質的資料集被釋放，新的實驗室也在進入生成音訊的領域。面對這些變化，感到不知所措是正常的，因為該領域正在極快地發展。

在本章中，我們探討了語言和diffusion模型在潛在空間中的見解，這些見解啟發了我們使用的許多工具。音訊的固有複雜性使我們發現了新的元件，例如聲碼器（vocoders）用於光譜圖到波形的重構，以及神經編碼器（neural codecs）用於音訊壓縮和解壓縮。雖然本章只介紹了音訊領域，但它為我們提供了基礎知識，以便更深入地研究最近的研究成果。

如果您想進一步探索這個領域，我們建議您研究以下主題：

1. CTC（連續時間跨度）演算法：瞭解CTC演算法是非常重要的，建議閱讀相關的部落格文章“Sequence Modeling with CTC”，以便更深入地理解這個演算法。

2. ParlerTTS：ParlerTTS是一個用於文字轉語音（TTS）的訓練和推理函式庫（以及一系列模型）。該函式庫很輕量，能夠生成高品質且可定製的語音。建議您探索ParlerTTS的GitHub倉函式庫，並嘗試其推理和訓練示例。

3. 聲碼器（Vocoders）：在本章中，我們簡要介紹了聲碼器，例如HiFiGANs，它們能夠將mel光譜圖轉換為語音。建議您閱讀關於WaveNet、MelGAN和HiFiGAN聲碼器的內容，以便更全面地瞭解這些技術。

4. 模型最佳化：不同的模型最佳化技術可以大大加快音訊生成速度，並且可以在不損害品質的情況下實作這一點。建議您閱讀部落格文章“AudioLDM 2, but Faster ⚡”和“Speculative Decoding for 2x Faster Whisper Inference”，以瞭解更多關於模型最佳化的內容。

5. 其他熱門模型：除了本章中涵蓋的模型之外，還有許多其他值得探索的熱門模型，例如Tacotron 2、FastSpeech、FastSpeech 2、TorToiSe TTS和VALL-E。對這些模型有一個高層次的理解將為您提供生成音訊生態系統的完整圖景。

最後，表9-1和表9-2簡要總結了關鍵資源，以便進一步探索。

表9-1：資料集摘要

這些資源將為您提供一個良好的起點，以便進一步探索生成音訊的世界，並深入瞭解這個領域的最新發展。

多語言語音系統的發展與應用

隨著人工智慧和自然語言處理技術的進步，多語言語音系統已成為一個重要的研究領域。這些系統可以處理多種語言的語音輸入和輸出，為不同語言使用者提供更好的服務。

多語言語音資料集

為了訓練和評估多語言語音系統，需要大量的多語言語音資料集。以下是一些常見的多語言語音資料集：

• VoxPopuli：一個包含歐洲議會錄音的資料集，涵蓋多種語言。
• GigaSpeech：一個包含英語、播客和YouTube錄音的資料集，涵蓋多個領域。
• FLEURS：一個包含102種語言的平行多語言資料集，每種語言有10小時的錄音。
• MMS-labeled：一個包含1,100種語言的聖經錄音資料集，總計37,000小時。
• MMS-unlabeled：一個包含3,800種語言的故事和歌曲錄音資料集，總計7,700小時。

多語言語音模型

為了處理多語言語音輸入和輸出，需要訓練多語言語音模型。以下是一些常見的多語言語音模型：

• Wav2Vec2：一個英語自動語音識別（ASR）模型，使用編碼器轉換器和CTC（連續時間跨度）損失函式。
• HuBERT：一個英語ASR模型，使用編碼器轉換器和CTC損失函式。
• XLS-R：一個多語言ASR模型，使用編碼器轉換器和CTC損失函式，訓練於128種語言的未標記資料上。
• Whisper：一個多語言ASR模型，使用編碼器-解碼器轉換器，訓練於大量多語言標記資料上。
• SpeechT5：一個ASR、TTS（文字轉語音）和S2S（語音轉語音）模型，使用編碼器-解碼器轉換器，並新增預網和後網以對映語音和文字到相同空間。

內容解密：

在本文中，我們介紹了多語言語音系統的發展與應用。首先，我們介紹了多語言語音資料集，包括VoxPopuli、GigaSpeech、FLEURS、MMS-labeled和MMS-unlabeled等。然後，我們介紹了多語言語音模型，包括Wav2Vec2、HuBERT、XLS-R、Whisper和SpeechT5等。最後，我們總結了多語言語音系統的重要性和未來的發展方向。

圖表翻譯：

下圖示了多語言語音系統的架構：

  graph LR
    A[語音輸入] --> B[多語言語音模型]
    B --> C[文字輸出]
    C --> D[翻譯系統]
    D --> E[自動字幕生成]

在這個圖中，語音輸入首先被送入多語言語音模型進行識別，然後被轉換為文字輸出。文字輸出可以被送入翻譯系統進行翻譯，或者被用於自動字幕生成。

音訊生成技術綜述

音訊生成是一個快速發展的領域，涵蓋了多種技術和模型。其中，HiFiGAN是一種使用多個鑑別器的生成對抗網路（GAN），被用於語音合成。它是一種聲碼器，負責將文字轉換為語音。

EnCodec和SoundStream

EnCodec是一種音訊壓縮編碼器-解碼器結構，使用量化的潛在空間來壓縮音訊資料。SoundStream則是一種根據EnCodec的音訊壓縮演算法，使用量化的潛在空間來重建音訊資料。

Bark和Multilingual TTA

Bark是一種多語言的自迴歸預測模型，使用EnCodec來重建音訊資料。它可以預測碼本並使用EnCodec來重建音訊。Multilingual TTA是一種多階段的自迴歸模型，使用Bark來預測碼本。

MuLan和CLAP

MuLan是一種將文字和音訊對映到同一空間的模型，使用Transformer編碼器來處理文字，使用CNN來處理音訊。CLAP是MuLan的開源複製版本。

AudioLM和MusicLM

AudioLM是一種音訊續寫模型，使用多階段的自迴歸預測來生成音訊。它與Bark概念上相似，但使用音訊輸入。MusicLM是一種文字到音樂（TTM）的模型，結合了MuLan和AudioLM來移除對標記資料的需求。

音訊生成模型比較

這些模型代表了音訊生成領域的最新進展，展示了不同技術和架構如何被用來生成高品質的音訊資料。透過瞭解這些模型的工作原理和應用，我們可以更好地掌握音訊生成的技術和挑戰。

音訊處理和語音轉換技術

在音訊處理和語音轉換領域中，研究人員和開發人員使用各種技術來分析、轉換和生成音訊資料。其中包括使用波形和頻譜表示法、CTC（連線時序對齊）演算法、編碼器-解碼器模型和聲碼器等。

波形和頻譜表示法

波形是音訊訊號在時間域上的表示，而頻譜則是音訊訊號在頻率域上的表示。波形可以用於分析音訊訊號的時間特性，而頻譜可以用於分析音訊訊號的頻率特性。在語音識別和音樂生成等應用中，頻譜表示法更為常用，因為它可以更好地捕捉音訊訊號的頻率特性。

CTC 演算法

CTC（連線時序對齊）演算法是一種用於語音識別的演算法，它可以將音訊訊號與文字標籤對齊。CTC 演算法的優點是可以處理變長的音訊訊號，並且可以學習到音訊訊號和文字標籤之間的對齊關係。

編碼器-解碼器模型

編碼器-解碼器模型是一種常用的深度學習模型，它由兩個部分組成：編碼器和解碼器。編碼器負責將輸入資料編碼成一個固定長度的向量，而解碼器則負責將這個向量解碼成輸出資料。在語音識別和音樂生成等應用中，編碼器-解碼器模型可以用於學習音訊訊號和文字標籤之間的對映關係。

聲碼器

聲碼器是一種用於生成音訊訊號的模型，它可以將文字標籤或其他輸入資料轉換成音訊訊號。聲碼器可以用於語音合成、音樂生成等應用中。

音訊轉換技術

音訊轉換技術是一種用於將一段音訊訊號轉換成另一段音訊訊號的技術。例如，語音轉換技術可以將一段語音訊號轉換成另一段語音訊號，使得輸出語音具有不同的聲音特性。

MusicLM 和 SpeechT5

MusicLM 和 SpeechT5 是兩種用於音樂生成和語音識別的模型。MusicLM 可以生成音樂，而 SpeechT5 可以識別語音並將其轉換成文字標籤。

Dance Diffusion

Dance Diffusion 是一種用於音樂生成的模型，它可以生成舞蹈音樂。Dance Diffusion 模型使用了一種稱為 Diffusion 的演算法來生成音樂。

內容解密：

在這篇文章中，我們介紹了幾種用於音訊處理和語音轉換的技術，包括波形和頻譜表示法、CTC 演算法、編碼器-解碼器模型、聲碼器和音訊轉換技術等。這些技術可以用於語音識別、音樂生成、語音合成等應用中。在未來，隨著深度學習技術的發展，音訊處理和語音轉換領域將會有更多新的應用和發展。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[波形] --> B[頻譜]
    B --> C[CTC 演算法]
    C --> D[編碼器-解碼器模型]
    D --> E[聲碼器]
    E --> F[音訊轉換技術]
    F --> G[MusicLM 和 SpeechT5]
    G --> H[Dance Diffusion]

這個圖表展示了幾種用於音訊處理和語音轉換的技術之間的關係。波形和頻譜表示法是基礎技術，CTC 演算法和編碼器-解碼器模型是用於語音識別和音樂生成的技術，聲碼器是用於生成音訊訊號的技術，音訊轉換技術是用於將一段音訊訊號轉換成另一段音訊訊號的技術。MusicLM 和 SpeechT5 是兩種用於音樂生成和語音識別的模型，Dance Diffusion 是一種用於音樂生成的模型。

生成音訊技術與其應用

近年來，生成音訊技術取得了快速進展，推動了人工智慧在音訊領域的發展。這些技術包括語音合成、音樂生成和音訊編輯等。下面將介紹一些相關研究和應用。

從技術演進的角度來看，音訊生成技術正經歷爆炸式發展，從單純的語音合成到如今更加細緻的音樂、音效生成，甚至根據文字描述進行音訊創作，都展現了其巨大的潛力。然而，技術的發展也伴隨著挑戰。目前音訊生成模型的評估仍主要依賴主觀感受，缺乏客觀且精確的衡量標準。此外，高品質音訊生成需要龐大的算力資源，這也限制了其更廣泛的應用。對於追求效率的團隊，如何在有限資源下平衡音訊品質和生成速度，將是未來需要深入研究的課題。玄貓認為，隨著模型輕量化、評估體系完善以及硬體效能提升，音訊生成技術將在更多領域展現其商業價值，並深刻改變人們的音訊創作和消費方式。