AudioLM: a Language Modeling Approach to Audio Generation

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• 2022-09

abstract

• motivation：生成高质量的音频，且具有长时相关性。speech2speech
• speech量化成discrete tokens，然后恢复成音频。

intro

• 在没有condition的情况下（linguistic features, MIDI seq），即使强如wavenet，也只能生成噪声。
• 之前的方法：使用自监督语言模型方法预训练的模型得到semantic tokens。这些token捕捉了local dependencies（phn， 音乐中局部的旋律），长时特征（speech中的语言句法信息，钢琴曲中的harmony，rhythm）。——重建质量不高。
• contribution
  • SoundStream提取声学特征，保证生成质量；w2v-BERT提取semantic tokens，保证长时一致行建模；
  • prompt的存在，可以有很多系的实现，3s unseen speaker prompt，可以实现音色、韵律以及录制环境的复刻；给了piano prompt之后，可以生成旋律、节奏、乐器音色一致的音乐。
  • 安全问题：为了防止生成滥用，训练一个很高精度的判别器，用于判别语音是否是audioLM生成的。

related work

• neutral codec：AudioLM使用SoundStream neutral codec提取的tokens（降采样），作为序列建模的target，而且tokens可以被重建为语音。
  

• SoundStream：多级残差量化器（VQ量化），CNN下采样，输入音频表征为 { 1 , 2 , . . . , N } T a × Q \left \{ 1,2,...,N \right \}^{T_a\times Q} {1,2,...,N}Ta​×Q，其中$T_a$是下采样后的音频长度，N=1024，Q个量化器，本文使用的预训练Q=4，基于16k音频320倍下采样。soundstream的decoder使用重建损失+对抗损失训练。

• w2v-BERT：基于masked language modeling loss和对比学习loss训练，使用预训练模型MLM结构的中间层，计算kmeans结果，取embedding在kmeans上映射的质心作为semantic tokens，下采样率640倍。（实验发现，kmeans聚类之前先对w2v-BERT进行norm，更有利于音素信息的表征）。其实和hubert结构提取的特征本质是一样的。

Hierarchical modeling of semantic and acoustic tokens

使用层级结构预测semantic tokens和aoucstic tokens，首先预测整个序列的semantic tokens，然后使用semantic tokens作为条件预测acoustic tokens。主要原因是（1）$p(z_t|z<t,y<t)～p(z_t|z<t)$，给定past semantic tokens，当前的semantic tokens可以和acoustic tokens条件独立。（2）每个阶段的序列长度缩短（因为acoustic tokens的多级预测是横向拼接的，会导致计算长度很长N*Q），减少计算量。

• 第一阶段：预测semanstic tokens
• 第二阶段：预测coarse acoustic tokens（前两级），自回归预测
• 第三阶段：conditioned on coarse acoustic tokens,预测fine acoustic tokens。
• 二三阶段分开，可以减少序列的长度；此外，三阶段独立于二阶段，可以独立于音频长度对三阶段序列进行缩放，并且可以用更多的RVQ预测细节。