SoundStorm

SoundStorm是由Google Research开发的一种音频生成技术,它通过并行生成音频令牌来大幅减少音频合成的时间。这项技术能够生成高质量、与语音和声学条件一致性高的音频,并且可以与文本到语义模型结合,控制说话内容、说话者声音和说话轮次,实现长文本的语音合成和自然对话的生成。SoundStorm的重要性在于它解决了传统自回归音频生成模型在处理长序列时推理速度慢的问题,提高了音频生成的效率和质量。

需求人群:

"SoundStorm的目标受众包括音频工程师、音乐制作人、语音技术研究者以及任何需要生成或处理大量音频内容的专业人士。这项技术特别适合需要快速生成高质量音频内容的场景,如电影、游戏的声音设计,以及语音合成技术的研究和应用。"

使用场景示例:

电影制作中,使用SoundStorm快速生成背景音效和对话。

音乐制作人利用SoundStorm合成特定风格的音乐。

语音识别研究中,使用SoundStorm生成大量自然对话样本以训练模型。

产品特色:

利用神经音频编解码器将音频波形压缩成紧凑的表示形式

基于Transformer的序列到序列模型进行音频生成

并行生成音频令牌,减少长序列的推理时间

保持与原始音频信号相同的音质和更高的语音及声学条件一致性

与文本到语义模型结合,控制生成的语音内容和说话者特征

支持长文本的语音合成和自然对话的生成

适用于音乐和音频内容的高效合成

使用教程:

1. 准备文本或音频提示,作为音频生成的输入条件。

2. 使用SoundStorm模型将输入条件转换成语义令牌。

3. SoundStorm模型并行预测音频令牌,从粗糙到精细逐级生成。

4. 根据需要调整音频生成的参数,如语速、音调等。

5. SoundStorm输出生成的音频文件。

6. 将生成的音频文件用于所需的应用场景,如电影配音、音乐制作等。

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