Make-An-Audio 2
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Make-An-Audio 2

基于扩散模型的文本到音频生成技术

Make-An-Audio 2是一种基于扩散模型的文本到音频生成技术,由浙江大学、字节跳动和香港中文大学的研究人员共同开发。该技术通过使用预训练的大型语言模型(LLMs)解析文本,优化了语义对齐和时间一致性,提高了生成音频的质量。它还设计了基于前馈Transformer的扩散去噪器,以改善变长音频生成的性能,并增强时间信息的提取。此外,通过使用LLMs将大量音频标签数据转换为音频文本数据集,解决了

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    • Make-An-Audio 2简介概述

      Make-An-Audio 2是一种基于扩散模型的文本到音频生成技术,由浙江大学、字节跳动和香港中文大学的研究人员共同开发。该技术通过使用预训练的大型语言模型(LLMs)解析文本,优化了语义对齐和时间一致性,提高了生成音频的质量。它还设计了基于前馈Transformer的扩散去噪器,以改善变长音频生成的性能,并增强时间信息的提取。此外,通过使用LLMs将大量音频标签数据转换为音频文本数据集,解决了时间数据稀缺的问题。

      需求人群:

      "该技术的目标受众是音频合成领域的研究人员和开发者,以及需要高质量文本到音频转换的应用场景,如自动配音、有声读物制作等。Make-An-Audio 2通过其先进的技术,能够生成与文本内容语义对齐且时间一致的高质量音频,满足这些用户的需求。"

      使用场景示例:

      自动生成有声读物的背景音效和对话

      为视频内容自动添加旁白和音效

      创建虚拟角色的声音,用于游戏或动画

      产品特色:

      使用预训练的大型语言模型(LLMs)解析文本,优化时间信息捕获

      引入结构化文本编码器,辅助学习扩散去噪过程中的语义对齐

      设计基于前馈Transformer的扩散去噪器,改善变长音频生成性能

      利用LLMs增强和转换音频标签数据,缓解时间数据稀缺问题

      在客观和主观指标上超越基线模型,显著提升时间信息理解、语义一致性和声音质量

      使用教程:

      步骤1: 准备自然语言文本作为输入

      步骤2: 使用Make-An-Audio 2的Text Encoder解析文本

      步骤3: 结构化文本编码器辅助学习语义对齐

      步骤4: 利用扩散去噪器生成音频

      步骤5: 调整生成音频的长度和时间控制

      步骤6: 根据需要修改结构化输入以精确控制时间

      步骤7: 生成最终的音频输出

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