Meta突然放大招，直接给一系列音频AI模型搞了个“全家桶”。
从文本生成音乐、文本生成音效、到高质量音频压缩，音频编辑和音频生成的AI工具全都有，命名为AudioCraft。
AudioCraft中的所有模型，全部开源。
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无论是生成流行音乐：
文本提示词：流行舞曲，旋律朗朗上口，热带打击乐和欢快的节奏,量子位,30秒
还是生成音效：
文本提示词：吹着风吹口哨,量子位,5秒
现在都只需要一句文本就能搞定。
值得一提的是，Meta刻意强调自己所有AI的训练数据都是经过授权、或是从公开渠道获取的。
有网友闻讯赶来尝试：
这太疯狂了，刚刚试了一下，生成的声音效果真不错！
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还有网友调侃，Meta这是要与OpenAI“划界限”：
很明显，Meta试图将自己与OpenAI区分开来，“我们不使用没授权的数据”。
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所以，这个音频AI“全家桶”里有些啥，实际生成编辑效果又如何？
从生成到编辑，音频AI三件套
AudioCraft是一个音频AI开源库，目前包含MusicGen，AudioGen和EnCodec三个音频AI工具。
据Meta介绍，为了发布AudioCraft，他们这两天还特意更新了一版EnCodec模型，让它的输出质量更高。
具体来说，这三个模型分别用于文本生成音乐、文本生成音效和音频压缩：
- MusicGen：基于文本输入生成音乐，使用Meta拥有和专门授权的音乐进行训练
- AudioGen：基于文本输入生成音效（雨点声、狗吠、警笛等），使用公共音效训练
- EnCodec：压缩音频，以较低的音损保持音频的高质量
首先是AudioGen，这是一个自回归生成模型。
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AudioGen基于10个公开的音效数据集训练，里面包括狗吠、汽车鸣喇叭或木地板的脚步声等各种音效。
然后是MusicGen模型，一共包含300M、1.5B、3.3B三个不同参数量的自回归Transformer。
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MusicGen使用了20000小时的音乐来训练，包含10000条内部搜集的高质量音轨，以及ShutterStock和Pond5素材库中的数据，后两者的数据量分别为2.5万和36.5万。
这些音乐数据在32kHz下被重新采样，都配有流派、BPM等基本信息和复杂一些的文字说明。
最后是EnCodec神经音频编解码器（neural audio codec）。
编码器能从要压缩的音频信号中学习离散的音频token；随后，基于一个自回归语言模型，将音频信号压缩到目标大小；最后，基于解码器，就能将压缩的信号高保真重建回音频。
基于这种压缩效果，音频能被压缩到比MP3格式还要小10倍。
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可直接上手试玩
目前这几个模型都已经开源，框架都是基于PyTorch打造。
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包括MusicGen、AudioGen和EnCodec的论文细节，可以在GitHub项目中找到：
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不过，训练代码并非全部开源，目前可以看到只有EnCodec、MusicGEN和Multi Band Diffusion是开源的：
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其中MusicGEN还开启了Demo试玩，我们之前也测试过：
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不过对于AudioCraft的发布，网友们的评价也是褒贬不一。
有网友觉得，这样音频生成就变得更加大众化了，所有人都可以上手尝试：
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但也有网友认为，这势必导致人类连音频的真假都区分不清：
10年后，说不定我们就分辨不清过去的声音、图片、视频了。
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One More Thing
最近，音频生成AI确实很火，就连效果都卷起来了。
这两天，一个论文和代码都还在准备的模型AudioLDM2，刚放出demo就已经在网上传开了来：
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作者Haohe Liu表示，这个模型在生成音效、音乐和可理解语音三个领域中均达到了SOTA。
MusicGEN试玩地址：https://huggingface.co/spaces/facebook/MusicGen
参考链接：
[1]https://ai.meta.com/blog/audiocraft-musicgen-audiogen-encodec-generative-ai-audio/
[2]https://github.com/facebookresearch/audiocraft
[3]https://twitter.com/LiuHaohe/status/1686782804518973440
[4]https://news.ycombinator.com/item?id=36972347
