Adobe联手西北大学，AI音频生成技术震撼问世

引言：

想象一下，你只需哼唱一段旋律，或用简单的拟声词模仿一个声音，人工智能就能将其转化为一段高品质的音效，这不再是科幻小说中的情节。Adobe研究院与西北大学近日联合推出了一项名为“Sketch2Sound”的创新技术，它如同声音的炼金术士，巧妙地结合了声音模仿和文本提示，为音频创作领域开启了全新的篇章。这项技术的诞生，不仅为专业的声音设计师提供了更强大的工具，也为普通用户打开了探索声音世界的大门。

主体：

1. Sketch2Sound：声音创作的全新范式

Sketch2Sound并非简单的音频生成工具，它更像是一个智能的“声音翻译器”。它能够理解用户通过声音模仿（如口头模仿）表达的意图，并将其与文本提示相结合，生成与两者都高度匹配的高品质音效。这项技术的突破之处在于，它能够从声音模仿中提取出响度、亮度和音高概率这三个关键的控制信号，并将这些信号编码后，用于条件文本到声音的生成系统。

这种方法打破了传统音频生成方式的局限，让用户不再需要复杂的音频编辑技巧，只需通过简单的声音模仿和文本描述，就能创造出无限可能的声音效果。无论是电影中的环境音效，还是游戏中的背景音乐，甚至是音乐创作中的新颖元素，Sketch2Sound都能轻松应对。

2. 技术原理：控制信号与潜在扩散的精妙结合

Sketch2Sound的核心技术在于其精妙的控制信号提取和潜在扩散模型。它首先通过音频信号处理技术，从输入的声音模仿中提取出响度、亮度和音高概率这三个关键的控制信号。这些信号如同声音的“DNA”，包含了声音的动态、频率和音调信息。

随后，这些控制信号被输入到一个预训练的文本到声音潜在扩散变换器（DiT）中。该模型包含变分自编码器（VAE）和变换器解码器，能够将音频压缩成连续向量序列，并生成新的潜在向量序列以合成音频。通过在潜在扩散模型中添加线性投影层，将控制信号直接添加到模型的噪声潜在变量中，实现了对模型的条件化，从而使得生成的音频能够精确地反映用户声音模仿的特点。

此外，Sketch2Sound还采用了轻量级的实现方式，只需少量微调步骤和单层线性适配，即可在多种文本到音频模型上实现。这种高效的实现方式，使得Sketch2Sound具有更广泛的应用前景。

3. 应用场景：从电影到游戏，无所不能

Sketch2Sound的应用场景非常广泛，几乎涵盖了所有需要音频创作的领域。

电影和视频制作： 在电影和视频后期制作中，Sketch2Sound可以帮助声音设计师快速生成与画面同步的音效，例如模拟特定环境的声音效果，如森林、城市、战场等，大大提高了工作效率。
游戏开发： 游戏开发人员可以利用Sketch2Sound为电子游戏设计逼真的音效和环境音，增强游戏的沉浸感和互动性，提升玩家的游戏体验。
音乐制作： 音乐制作人可以使用Sketch2Sound创作新的音乐元素或模拟特定乐器的声音，为音乐创作带来更多的可能性和灵感。
声音设计教育： 在声音设计的教学中，Sketch2Sound可以作为工具，帮助学生理解声音的构成和操控声音的基本方法，提高教学效率和学生的学习兴趣。
互动媒体和装置艺术： 在互动艺术项目中，Sketch2Sound可以根据观众的行为或输入生成相应的声音反馈，增强艺术作品的互动性和表现力。

4. 语义灵活性与表达性：兼顾精确与自由

Sketch2Sound的独特之处在于它能够兼顾文本提示的语义灵活性和声音模仿的表达性。用户不仅可以通过文本描述来引导声音的生成，还可以通过声音模仿来精确控制声音的特征。这种结合使得声音创作更加自然、直观，为用户提供了更大的创作自由。

此外，Sketch2Sound还允许用户在推理时选择不同大小的中值滤波器，调整控制信号的时间细节，从而在声音模仿的精确性和生成音频的质量之间进行权衡。这种灵活的控制方式，使得用户可以根据不同的需求，调整声音的生成效果。

结论：

Sketch2Sound的诞生，标志着人工智能在音频生成领域取得了又一重大突破。它不仅为声音设计师提供了更强大的工具，也为普通用户打开了探索声音世界的大门。这项技术的广泛应用，将深刻地改变音频创作的流程和方式，为电影、游戏、音乐等领域带来更多的创新和可能性。未来，我们有理由相信，随着人工智能技术的不断发展，声音的创作将变得更加简单、高效和富有创造力。

参考文献：