论文信息
name_en: AudioLM: a Language Modeling Approach to Audio Generation
name_ch: AudioLM：一种音频生成的语言建模方法
paper_addr: http://arxiv.org/abs/2209.03143
doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.03143
date_read: 2023-04-25
date_publish: 2022-09-07
tags: ['语音合成','深度学习']
author: Zalán Borsos
citation: 36
demo：https://google-research.github.io/seanet/audiolm/examples
1 读后感
主要解决生成语音的两个问题：一致性和高质量。
2 摘要
这是一个利用长期一致性生成高质量音频的框架，它先将音频输入转成一系列离散的token，然后将生成音频作为表示空间的语言建模。提出了一种混合的分词方案来平衡重建质量和长依赖的结构。
使用Mask方法捕获长距离的关系，最终使用离散编码生成高品质的合成效果。它可以通过简短的提示，来生成自然连贯延续语音。利用大量无监督数据训练，在没有任何文字标注或注释的情况下，AudioLM 会生成句法和语义上合理的语音延续，同时还保持说话人身份和不可见的说话人的韵律。另外，还可以生成钢琴音乐。
3 介绍
在数据都是无监督的情况下，基于Transformer架构。具体使用的技术包括：对抗性神经音频压缩，自监督表示学习，语言建模。学习不同尺度的相互作用，保证语音的一致性。
贡献
- 提出AudioLM框架，分层方式结合语义和声学标记，以实现生成长期一致性和高质量的音频。
- 通过与w2v-BERT以及SoundStream的对比，证明了模型的可辨别性和重建质量优势的互补性。
- 模型可以不依赖文本标注，生成语音，句法和语义。只需要3s语音作为提示，即可生成训练期间未见过的语音，并保持说话人的声音，韵律，录音条件（混响、噪音）。
- 除合成人声外，还可以合成音乐声，其旋律、和声、音调和节奏都与提示一致。
- 为防御生成语音带来的潜在风险，还提出了一个分类器，用于识别合成音频和真实音频。
4 模型
声学token由 SoundStream处理，语义token由 w2v-BERT 的中间层产生。
4.1 组件
- 将输入音频x映射到离散的词表y：y=end(x)。
- 使用仅有decoder的Transformer模型，操作y，用时间t-1的预测t对应的词（预测阶段使用自回归）。
- 解码模型 ，将预测出的y^映射回音频格式。 x=dec(y)
4.2 权衡离散音频表示
使用尽量少的数据同时需要保证生成的音质，这涉及比特率的下限和序列长度。这里引入了语义token和声学token。如图-1所示。它们的产生被解耦；语义token需要时序依赖，声学token需要保证高音质，且使用语义作为条件。
使用 SoundStream 计算声学token，它使用了RQV（残差向量量化）技术将嵌入降维和离散化，并映射到码表。
使用 w2v-BERT 计算语义标记。该模型可以自主学习音频表示，将输入的音频波形映射到一个富有语言特征的向量空间。通过使用两个自监督目标：掩码语言建模（MLM）损失和对比损失训练模型实现。选择w2v-BERT模型的MLM模块中的一个中间层并计算该层的嵌入，可以提取出语义标记。将这些标记进行聚类，并使用聚类中心索引作为语义标记。
实验证明，将二项解耦效果更好。
4.3 语义和声学标记的分层建模
先使用模型产生语义，然后再语义条件下生成高质量音频，有两个好处：
- 语义结果独立于音频结果。
- 减少了每个阶段的标记序列，训练和推理效率更高。
具体实现如图-2所示，包含三个场景：
- 长期结构一致性的语义建模：利用上文，使用自回归方法预测语义z。
- 以语义标记为条件的粗略声学建模：利用上文和语义，预测粗糙声的声学标记y。
- 精细声学建模：用粗糙声学标记y以及上文生成精细声学信息，生成高质量标记。
SoundStream 嵌入的采样率是 w2v-BERT 嵌入的两倍。另外拆分两的场景的原因是可以限制序列长度。
4.4 预测
训练后，可以使用 AudioLM 生成音频，测试了以下三种情况：
4.4.1 无条件生成
无条件地对所有语义标记 ^z 进行采样，然后将其用作声学建模的条件。此实验证明了：模型可生成多种多样、句法和语义一致的语言内容，验证了语义与声学的无关性。
4.4.2 声学生成
使用从测试集 x 中提取的真实语义标记 z 作为条件来生成声学标记。生成的音频序列在说话人身份方面有所不同，但语义内容与 x 的真实内容匹配。这表明语义标记捕获了语义内容。
4.4.3 生成语音延续
从短提示 x 生成延续。首先将提示映射到相应的语义标记 z 和粗糙的声学标记 y。第一阶段生成语义标记的延续；第二阶段，将生成的语义与提示粗声学标记y连接起来，并将其作为条件提供给粗声学模型；在第三阶段，用精细的声学模型处理粗略的声学标记；最后，将提示和采样的声学标记都提供给 SoundStream 解码器以重建波形 x^。
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