近来，Meta 发布并开源了多个 AI 模型，例如 Llama 系列模型、分割一切的 SAM 模型。这些模型推动了开源社区的研究进展。现在，Meta 又开源了一个能够生成各种音频的 PyTorch 库 ——AudioCraft，并公开了其技术细节。
代码地址：https://github.com/facebookresearch/audiocraft
项目主页：https://audiocraft.metademolab.com/?utm_source=twitter&utm_medium=organic_social&utm_campaign=audiocraft&utm_content=card
AudioCraft 能够基于用户输入的文本生成高质量、高保真的音频。我们先来听一下生成效果。
AudioCraft 可以生成一些现实场景中的声音，例如输入文本 prompt：「Whistling with wind blowing（风呼啸而过）」
还能生成有旋律的音乐，例如输入文本 prompt：「Pop dance track with catchy melodies, tropical percussions, and upbeat rhythms, perfect for the beach（流行舞曲，具有朗朗上口的旋律、热带打击乐和欢快的节奏，非常适合海滩）」
甚至还可以选择具体的乐器，生成特定的音乐，例如输入文本输入文本 prompt：「Earthy tones, environmentally conscious, ukulele-infused, harmonic, breezy, easygoing, organic instrumentation, gentle grooves（朴实的曲调，环保理念，尤克里里，和声，轻松，随和，有机乐器，柔和的节奏）」
AudioCraft 简介
相比于文本、图像，音频生成是更具挑战性的，因为生成高保真音频需要对复杂的信号和模式进行建模。
为了高质量地生成各类音频，AudioCraft 包含三个模型：MusicGen、AudioGen 和 EnCodec。其中，MusicGen 使用 Meta 具有版权的音乐数据进行训练，基于用户输入的文本生成音乐；AudioGen 使用公共音效数据进行训练，基于用户输入的文本生成音频；EnCodec 用于压缩音频并以高保真度重建原始信号，保证生成的音乐是高质量的。
从原始音频信号生成音频需要对极长的序列进行建模。例如，以 44.1 kHz 采样的几分钟音乐曲目由数百万个时间步（timestep）组成。相比之下，Llama 和 Llama 2 等基于文本的生成模型是将文本处理成子词，每个样本仅需要几千个时间步。
MusicGen 是专门为音乐生成量身定制的音频生成模型。音乐曲目比环境声音更复杂，在创建新的音乐作品时，在长程（long-term）结构上生成连贯的样本非常重要。MusicGen 在大约 400000 个录音以及文本描述和元数据上进行训练，总计 20000 小时的音乐。
AudioGen 模型可以生成环境声音及声效，例如狗叫声、汽车喇叭声或脚步声。
AudioGen 模型架构。
EnCodec 神经音频编解码器从原始信号中学习离散音频 token，这相当于给音乐样本提供了新的固定「词汇」；然后研究团队又在这些离散的音频 token 上训练自回归语言模型，以在使用 EnCodec 的解码器将 token 转换回音频空间时生成新的 token、声音和音乐。
总的来说，AudioCraft 简化了音频生成模型的整体设计。MusicGen 和 AudioGen 均由单个自回归语言模型组成，并在压缩的离散音乐表征流（即 token）上运行。AudioCraft让用户可以使用不同类型的条件模型来控制生成，例如使用预训练的文本编码器完成文本到音频生成。
参考链接：https://ai.meta.com/blog/audiocraft-musicgen-audiogen-encodec-generative-ai-audio/
