近日，科技界傳來一項新的合作成果，英偉達與麻省理工學院（MIT）攜手推出了Audio-SDS技術(shù)，這是一項基于文本條件的音頻擴散模型擴展技術(shù)，為音頻生成領(lǐng)域帶來了新突破。

音頻擴散模型在近年來憑借其生成高質(zhì)量音頻的能力備受矚目。然而，這類模型的一個顯著局限在于難以對明確且可解釋的參數(shù)進行優(yōu)化，這限制了其在實際應用中的靈活性和廣泛性。

為了克服這一挑戰(zhàn)，英偉達與MIT的科研團隊首次將Score Distillation Sampling（SDS）方法引入到音頻領(lǐng)域。他們結(jié)合了預訓練模型的強大生成能力與參數(shù)化音頻表示，從而無需依賴大規(guī)模特定數(shù)據(jù)集，即可應用于FM合成器參數(shù)校準、物理沖擊音合成以及音源分離等三大關(guān)鍵任務。

SDS技術(shù)此前已在文本生成3D圖像和圖像編輯領(lǐng)域得到了廣泛應用。英偉達此次將SDS技術(shù)與音頻生成相結(jié)合，推出了Audio-SDS。該技術(shù)能夠利用預訓練模型的先驗知識，直接根據(jù)高級文本提示調(diào)整FM合成參數(shù)、沖擊音模擬器或分離掩碼，從而實現(xiàn)了更加靈活和精準的音頻生成。

在實驗中，研究團隊采用了基于解碼器的SDS、多步去噪以及多尺度頻譜圖等方法。實驗結(jié)果表明，Audio-SDS在主觀聽覺測試和客觀指標（如CLAP分數(shù)、信號失真比SDR）上均展現(xiàn)出了卓越的性能。

Audio-SDS的一大創(chuàng)新之處在于，它僅需一個預訓練模型即可支持多種音頻任務，從而極大地降低了對大規(guī)模領(lǐng)域特定數(shù)據(jù)集的依賴。這一特性使得Audio-SDS在音頻生成領(lǐng)域具有更廣泛的應用前景。

然而，研究團隊也指出了Audio-SDS目前仍面臨的一些挑戰(zhàn)，包括模型覆蓋范圍有限、潛在編碼偽影以及優(yōu)化敏感性等問題。他們表示，未來將繼續(xù)致力于解決這些問題，以進一步提升Audio-SDS的性能和應用范圍。