Fortschritte in der Steuerung der Audiogenerierung

Jüngste Fortschritte bei der Audioerzeugung haben zur Erstellung von hochwertigen Sounds geführt. Die echte Herausforderung besteht jedoch jetzt nicht nur darin, grossartige Audios zu erzeugen, sondern den Nutzern die Kontrolle über den Prozess zu geben. Viele Leute sind daran interessiert, Musik aus Text zu generieren, aber Künstler brauchen oft spezifischere Kontrolle über ihre Sounds. Dieses Papier konzentriert sich darauf, zwei Ideen zu verbinden: Audioerzeugung steuern und Stile übertragen, alles in einem Modell.

#Überblick über den Ansatz

Die Methode, die wir besprechen, trennt zwei wichtige Elemente der Musik: die Struktur und den Klang. Die musikalische Struktur umfasst Aspekte wie Melodie und Rhythmus, während der Klang sich auf die einzigartige Qualität des Sounds bezieht. Indem wir diese beiden Elemente trennen, können wir ein System schaffen, das Audio erzeugt, das einem bestimmten Klang entspricht, während Anpassungen an seiner Struktur möglich sind.

Wir verwenden eine Technik, die Diffusions-Autoencoder heisst, um wichtige Merkmale aus dem Audio zu extrahieren. So können wir zwei unterschiedliche Repräsentationsräume bilden. Um sicherzustellen, dass diese beiden Räume getrennt bleiben, wenden wir spezielle Trainingsmethoden und Kriterien an.

#Aktueller Stand der Audioerzeugung

Die Audioerstellung hat sich in den letzten Jahren erheblich weiterentwickelt, insbesondere durch tiefe generative Modelle. Zunächst lag der Fokus darauf, hochwertige Sounds zu produzieren. Doch mit der Verbesserung dieser Modelle wurde der Bedarf an Benutzerkontrolle offensichtlich. Frühe Modelle erlaubten etwas Kontrolle durch die Verwendung von semantischen Tags, aber viele dieser Methoden basierten auf vordefinierten Beschreibungen, die an beschriftete Datensätze gebunden waren.

In letzter Zeit hat die Einführung von Sprachmodellen und Repräsentationslernen verbessert, wie wir die Audioerzeugung auf Textaufforderungen basieren können. Aber abstrakte musikalische Ideen in Worte zu übersetzen, ist schwierig. Das liegt daran, dass Musikstile und Klänge oft subjektiv sind, was es schwer macht, einfache Textbeschreibungen so zu gestalten, dass sie die Absicht eines Musikers genau wiedergeben.

#Methode im Detail

Unsere Methode nutzt Encoder, die Klang und Struktur sowohl aus Wellenformen als auch MIDI-Eingaben extrahieren. Diese Encodings werden in ein latentes Diffusionsmodell eingespeist, das sowohl direkte als auch beispielbasierte Kontrolle ermöglicht.

Durch die Verwendung von Audio-Beispielen können wir spezifische Merkmale des Generierungsprozesses steuern. Die meisten aktuellen Methoden konzentrieren sich darauf, den Klang zu übertragen, was bedeutet, die Klangqualität eines Stücks auf ein anderes zu übertragen. Während einige Ansätze vielseitig sind, sind andere auf vordefinierte Instrumententypen beschränkt. Frühere Versuche, Klangübertragungen für Einzelinstrumente zu schaffen, hatten Herausforderungen; sie produzierten oft Audio von schlechter Qualität, da Modelle komplexe musikalische Merkmale vereinfachen mussten.

#Ziel der Forschung

In dieser Arbeit wollen wir direkte Audiokontrolle durch Beschreibungen oder MIDI und Stilübertragung in einem Modell zusammenbringen. Dabei steuern wir lokale, sich ändernde Faktoren und globale Informationen getrennt. So fangen wir sowohl die dynamischen Aspekte der Musik als auch ihre allgemeine Klangqualität ein.

Die Technik nutzt Diffusions-Autoencoder zur Konditionierung eines Diffusionsmodells. Dadurch erreichen wir zwei Dinge: hochwertige Klanggenerierung und die Möglichkeit, hochrangige Aspekte des Audios zu steuern.

#Der Prozess der Audioerzeugung

Um Audio zu erstellen, senden wir zunächst ein Eingangssignal durch Struktur- und Klang-Encoder. Diese Encoder wandeln Audio in semantische Repräsentationen um. Indem wir die Verwirrung zwischen diesen Repräsentationen maximieren, konditionieren wir ein latentes Diffusionsmodell, das das gewünschte Ausgangssignal erzeugt.

Diffusionsmodelle funktionieren, indem sie einen Prozess umkehren, der schrittweise Rauschen zu Daten hinzufügt. Anstatt einen direkten Ansatz zu verfolgen, definieren wir einen laufenden Prozess, der Klarheit aus Rauschen bringt. Das Ziel ist, zu lernen, wie man zufällige Samples effektiv entrauscht, bis wir erkennbares Audio erhalten.

#Nutzung von Diffusions-Autoencodern

Diffusionsmodelle erzeugen latente Variablen durch ihren Vorwärtsprozess, aber diese Variablen haben oft keine bedeutenden Informationen. Neuere Modelle haben diese Situation verbessert, indem sie deterministische Zuordnung von Dateneingaben zu einzigartigen latenten Codes erlauben, kämpfen aber weiterhin mit der Extraktion hochrangiger Merkmale.

Diffusions-Autoencoder helfen, dieses Problem zu bekämpfen, indem sie einen erlernbaren Encoder bereitstellen, der Audio in einen semantischen latenten Code übersetzt. Diese kodierten Informationen konditionieren dann den Decoder, der das Audio in hoher Qualität wiederherstellt.

#Kontrolle in der Audioerzeugung erreichen

Um generative Modelle für die Klangerzeugung zu erweitern, können wir Bedingungen auferlegen, die Musikern Kontrolle geben. Frühere Modelle haben spezifische Dimensionen für Tonhöhe und Lautstärke zugewiesen, was grössere künstlerische Freiheit erlaubte, aber oft auf beschriftete Datensätze angewiesen war.

Neue Text-zu-Musik-Modelle ermöglichen Melodie-Konditionierung, aber ihre Effektivität wird immer noch durch die Fähigkeit, subjektive Klangeigenschaften mithilfe von Texteingaben darzustellen, eingeschränkt. Einige Modelle versuchen, den Klang direkt aus Audio zu extrahieren, sind jedoch rechenintensiv und langsam.

#Trennung von Audio-Features

Zahlreiche Studien haben gezeigt, dass Audiosamples lokale Variationen und globale Merkmale kombinieren können. Die Aufgabe besteht darin, diese beiden Variablentypen für eine genaue Audiorepräsentation zu trennen. Durch die Anwendung einer zweistufigen Trainingsmethode können wir die Trennung lokaler und globaler Merkmale verbessern, ohne die Gesamtleistung zu beeinträchtigen.

#Aufbau des Audio-Codecs

Unser Audio-Codec basiert auf einer spezifischen Modellarchitektur, die Audio in ein handhabbares Format komprimiert, das für die weitere Verarbeitung geeignet ist. Dieses Modell wandelt Audio-Wellenformen in eine latente Repräsentation um, die in den nächsten Schritten des Audioerzeugungsprozesses genutzt werden kann.

Dafür extrahieren wir eine Klangrepräsentation aus einem Audioeingang mit einem dafür geeigneten Encoder. Die Struktur kann entweder aus einem Audioeingang oder einer MIDI-Sequenz gewonnen werden, um sicherzustellen, dass wir die relevantesten Informationen aus dem Audio erfassen.

#Prozess der Generierung

Sobald wir die Klang- und Strukturrepräsentationen haben, können wir neues Audio generieren. Dies beginnt mit dem Abtasten eines Rauschvektors und dem Dekodieren in einen latenten Code, während wir sicherstellen, dass er auf den Klang- und Strukturrepräsentationen basiert. Diese Methode stellt sicher, dass wir den gewünschten Klang beibehalten, während Anpassungen in der musikalischen Struktur möglich sind.

#Bewertung des Modells

Um unser Modell zu testen, konzentrieren wir uns auf Aufgaben wie die Umwandlung von MIDI in Audio und die Übertragung von Klang zwischen verschiedenen Aufnahmen. Wir vergleichen unsere Ergebnisse mit den neuesten Methoden, um sicherzustellen, dass wir eine höhere Audioqualität und eine bessere Übereinstimmung mit dem Zielklang erreichen. Die Ergebnisse zeigen Verbesserungen in mehreren Aspekten, einschliesslich Klangähnlichkeit und Genauigkeit bei der Wiedergabe musikalischer Noten.

#Ergebnisse für reale und synthetische Daten

Bei der Bewertung sowohl synthetischer als auch realer Daten schneidet unser Ansatz durchweg besser ab als bestehende Methoden. Selbst mit den Herausforderungen, die reale Aufnahmen mit sich bringen, haben wir signifikante Verbesserungen in verschiedenen Metriken festgestellt, einschliesslich Audioqualität und Notenpräzision.

Zum Beispiel haben wir bei der Bewertung unserer Methode mit synthetischen Daten festgestellt, dass sie die Gesamt-Audioqualität und -leistung in allen Metriken verbessert hat. Im Falle von realen Daten, wo der Klang besonders herausfordernd ist, haben wir dennoch eine bessere Leistung erzielt, was die Effektivität unseres Modells anzeigt.

#Cover-Versionen von Musikstücken

Unser Ansatz kann auch Cover-Versionen von Songs in verschiedenen Stilen erstellen. Indem wir die Struktur des ursprünglichen Tracks und den Klang des Ziels erfassen, können wir passende rhythmische Elemente generieren. Diese Transformationen ermöglichen es uns, Musik zuverlässig durch verschiedene Genres hinweg zu bewerten.

Die Ergebnisse zeigen, dass unser Modell Cover besser erkennen kann, basierend auf melodischen und harmonischen Ähnlichkeiten als andere bestehende Modelle. Darüber hinaus kann unser Ansatz die ursprüngliche Harmonie und Melodie beibehalten, während sie in einen anderen musikalischen Kontext übersetzt werden.

#Fazit

Zusammenfassend haben wir eine Methode entwickelt, um Klang- und Strukturrepräsentationen in der Audioerzeugung zu entwirren, was die Erstellung hochwertiger Audios ermöglicht und den Nutzern mehr künstlerische Kontrolle gibt. Dieses Modell ist ein bedeutender Schritt nach vorn in der Generierung realistischer Audios und dient den Bedürfnissen von Musikern in kreativen Workflows. Zukünftige Arbeiten werden weiterhin darauf abzielen, diese Methode zu verfeinern und ihre Anwendungen in breiteren musikalischen Kontexten zu erkunden.