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96SEO 2026-02-20 03:21 11
kHz的采样率产生95秒的立体声音频#xff0c;与原始录音相比#xff0c;该模型处理时间的大幅减少…近日Stability
Audio的尖端生成模型该模型可以根据用户提供的文本提示来创建音乐。
在NVIDIA
kHz的采样率产生95秒的立体声音频与原始录音相比该模型处理时间的大幅减少归因于它对压缩音频潜在表示的有效处理。
自动编码器(VAE)一个文本编码器和U-Net扩散模型。
VAE通过获取输入音频数据并表示为保留足够信息用于转换的压缩格式因为使用了卷积结构所以不受描述音频编解码器的影响可以有效地编码和解码可变长度的音频同时保持高输出质量。
文本提示通过预先训练的文本编码器(称为CLAP)无缝集成。
这个编码器是使用精心策划的数据集从头开始构建的可以保留了文本特征包含了足够的信息可以在单词和相应的声音之间建立有意义的联系。
从CLAP编码器的倒数第二层提取的这些文本特征然后通过U-Net的注意力层进行引导。
为了生成用于时间嵌入的音频片段需要计算两个关键参数:片段的起始时间(以秒为单位)(称为“seconds_start”)和原始音频文件的总持续时间(以秒为单位)(称为“seconds_total”)。
这些值被转换成离散学习的嵌入在输入到U-Net的注意层之前与查询令牌连接。
在推理阶段这些值作为条件允许用户指定所需的最终音频输出长度。
Audio中的扩散模型是一个U-Net架构具有强大的9.07亿个参数灵感来自Moûsai
模型。
它结合残差层、自注意力层和交叉注意力层基于文本和时间嵌入对输入数据进行有效降噪。
Audio在包含超过80万个音频文件的广泛数据集上进行了训练。
这个多样化的集合包括音乐、音效、乐器样本及其相关的文本元数据总时长超过19,500小时。
这个广泛的数据集是通过与音乐库AudioSparx的合作而提供的。
AI模型标志着人工智能驱动的听觉创造力的重大飞跃。
它为音乐和声音爱好者打开了新的视野。
在未来还会提供进一步增强模型、数据集和训练技术的体系结构发布基于Stable
Audio的开源模型并将提供必要的代码以方便定制音频内容生成模型的训练。
https://avoid.overfit.cn/post/86c750a6534b4cd380c94d3301fcf1bd
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