近期 AIGC 如同“上了热搜”一般，火热程度居高不下，当然除了名头格外响亮，突破也是绝对斐然：输入自然语言就可自动生成图像、视频甚至是 3D 模型，你说意不意外？

但在音频音效的领域，AIGC 的“福利”似乎还差了一些。主要由于高自由度音频生成需要依靠大量文本-音频对数据，同时长时波形建模还有诸多困难。为了解决上述疑难，浙江大学与北京大学联合火山语音，共同提出了一款创新的、文本到音频的生成系统，即 Make-An-Audio。TA 可以将自然语言描述作为输入，而且是任意模态（例如文本、音频、图像、视频等）均可，同时输出符合描述的音频音效，广大网友很难不为其可控性以及泛化性点赞。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2301.12661

项目链接：https://text-to-audio.github.io

短短两天，Demo 视频在 Twitter 上获得了 45K 的播放量。

图 1：研究团队公布的演示视频

2023 年除夕后，以“Make-An-Audio”、 MusicLM 等大量音频合成文章涌现，48 小时内已经有 4 篇突破性的进展。

图 2：网友评论 1

广大网友们纷纷表示，AIGC 音效合成将会改变电影、短视频制作的未来。

图 3：网友评论 2

图 4：网友评论 3

更有群众发出这样的感叹：“audio is all you need……”

图 5：网友评论 4

这样的听觉效果，难道你不爱吗？

研究团队已公布部分音频生成结果在工作的主页上：https://text-to-audio.github.io，该模型除了可以一键生成大片音效以外，还可以做音频修复、图片生成音频以及视频配音等多种任务。

图 6：音频修复（前）

图 6：音频修复（后）

图 7：图片转音频样例输入

图 7：视频转音频样例输入

这款“网红”模型的内在技术原理究竟是？

深度解析“网红”模型的神奇内在，我们还要回到音频-自然语言对数据稀少的客观问题上，对此浙大北大联合火山语音团队共同提出了 Distill-then-Reprogram 文本增强策略，即使用教师模型获得音频的自然语言描述，再通过随机重组获得具有动态性的训练样本。

具体来说，在 Distill 环节中，使用音频转文本与音频-文本检索模型，找到语言缺失(Language-Free)音频的自然语言描述候选(Candidate)，通过计算候选文本与音频的匹配相似度，在阈值下取得最佳结果作为音频的描述。该方法具有强泛化性，且真实自然语言避免了测试阶段的域外文本。“在 Reprogram 环节中，我们从额外的事件数据集中随机采样，并与当前训练样本相结合，得到全新的概念组合与描述，以扩增模型对不同事件组合的鲁棒性。”研究团队表示。

图 8：Distill-then-Reprogram 文本增强策略框架图

如上图所示，自监督学习已经成功将图片迁移到音频频谱，利用了频谱自编码器以解决长音频序列问题，并基于 Latent Diffusion 生成模型完成对自监督表征的预测，避免了直接预测长时波形。

图 9：Make-An-Audio 模型系统框架图

此外在研究中团队还探索了强大的文本条件策略，包括对比式 Contrastive Language-Audio Pretraining (CLAP)以及语言模型(LLM) T5， BERT 等，验证了 CLAP 文本表征的有效与计算友好性。同时还首次使用 CLAP Score 来评估生成的音频，可以用于衡量文本和生成场景之间的一致性；使用主、客观相结合的评估方式，在 benchmark 数据集测试中验证了模型的有效性，展示了模型出色的零次样本学习(Zero-Shot)泛化性等。

图 10：Make-An-Audio 与基线模型主客观评测实验结果

神奇模型的应用前景知多少？

总体来看，Make-An-Audio 模型实现了高质量、高可控性的音频合成，并提出了“No Modality Left Behind”，对文本条件音频模型进行微调(finetune)，即能解锁对任意模态输入的音频合成(audio/image/video)。

图 11：Make-An-Audio 首次实现高可控 X-音频的 AIGC 合成，X 可以是文本/音频/图像/视频

在视觉指导的音频合成上，Make-An-Audio 以 CLIP 文本编码器为条件，利用其图像-文本联合空间，能够直接以图像编码为条件合成音频。

图 12：Make-An-Audio 视觉-音频合成框架图

可以预见的是，音频合成 AIGC 将会在未来电影配音、短视频创作等领域发挥重要作用，而借助 Make-An-Audio 等模型，或许在未来人人都有可能成为专业的音效师，都可以凭借文字、视频、图像在任意时间、任意地点，合成出栩栩如生的音频、音效。但现阶段 Make-An-Audio 也并不是完美无缺的，可能由于丰富的数据来源以及不可避免的样本质量问题，训练过程中难免会产生副作用，例如生成不符合文字内容的音频或有害的音频，所以哪怕 Make-An-Audio 在技术上被定位是“辅助艺术家生成”，但也可能出现创意内容被滥用的潜在风险，但可以肯定的一点，AIGC 领域的进展确实令人惊喜。

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