Audio-SDS

什么是Audio-SDS

Audio-SDS是一种将“Score Distillation Sampling”（SDS）方法从文本生成3D模型拓展到音频领域的技术。其核心思想是将一个强大的生成先验转化为独立的参数化表示，通过这一过程，音频扩散模型能够完成各种音频任务，包括源分离和音效合成等，而无需依赖特定数据集的专门训练。该方法只需一个预训练的大型模型即可完成多种音频任务，使得音频生成任务的扩展变得更加灵活。

Audio-SDS怎么用？

Audio-SDS的使用过程始于预训练模型，该模型能够处理基于文本的音频生成任务。使用时，用户只需要提供文本提示，Audio-SDS便能自动调整音频生成过程中的相关参数。通过迭代的方式，系统会为每一个提示生成对应的音频，逐步优化音频的生成结果。对于如物理音效模拟、FM合成和源分离等任务，Audio-SDS提供了强大的支持，用户无需进行复杂的训练，只需通过简洁的文本提示即可获得高质量的音频。

Audio-SDS核心功能

• Audio-SDS的核心功能包括：
• 利用文本指导的源分离，能够从混合音频中分离出不同的声音源。
• 支持物理音效合成，允许用户指定如撞击声等复杂音效并生成相应的音频。
• FM合成参数的调整，可以根据提示自动优化合成参数，生成具有表现力的音色。
• 在无需额外数据集训练的情况下，能够生成与提示高度契合的音频内容。

Audio-SDS使用案例

• Audio-SDS的使用案例包括：
• 使用文本提示“踢鼓，低音，混响”进行音效合成，生成具有表现力的撞击声。
• 通过“金属锅被木勺敲击”提示，合成逼真的物理撞击声音。
• 在音频处理中，通过提示如“萨克斯风演奏旋律，爵士，现代”等，进行源分离任务，成功提取出多个音频源。
• 利用Audio-SDS进行自动化的YouTube音频源分离，通过AI生成的提示完成复杂的源分离任务。

Audio-SDS价格

Audio-SDS目前处于研究阶段，尚未公开具体价格。根据相关文献，用户可以通过获取NVIDIA提供的工具和API来体验其功能。

Audio-SDS公司名称

Audio-SDS由NVIDIA Toronto AI实验室研发。

Audio-SDS联系方式

若有兴趣了解更多或获取相关技术支持，请联系NVIDIA团队：[email protected]

Audio-SDS社交媒体

社交媒体信息： - Twitter: @nvidia - Instagram: @nvidia_ai