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，這是一項基于文本條件的音頻擴散模型擴展技術，為音頻生成領域帶來了新突破。

音頻擴散模型在近年來憑借其生成高質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進行優化，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，英偉達與MIT的科研團隊首次將Score Distillation Sampling（SDS）方法引入到音頻領域。他們結合了預訓練模型的強大生成能力與參數化音頻表示，從而無需依賴大規模特定數據集，即可應用于FM合成器參數校準、物理沖擊音合成以及音源分離等三大關鍵任務。

SDS技術此前已在文本生成3D圖像和圖像編輯領域得到了廣泛應用。英偉達此次將SDS技術與音頻生成相結合，推出了Audio-SDS。該技術能夠利用預訓練模型的先驗知識，直接根據高級文本提示調整FM合成參數、沖擊音模擬器或分離掩碼，從而實現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。實驗結果表明，Audio-SDS在主觀聽覺測試和客觀指標（如CLAP分數、信號失真比SDR）上均展現出了卓越的性能。

Audio-SDS的一大創新之處在于，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模領域特定數據集的依賴。這一特性使得Audio-SDS在音頻生成領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，包括模型覆蓋范圍有限、潛在編碼偽影以及優化敏感性等問題。他們表示，未來將繼續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。