Фугатто из NVIDIA представляет собой одно из таких новаторских приложений ИИ; его стремительное развитие революционизирует технологии синтеза и преобразования звука. Недавно их команда выпустила Fugatto - модель преобразования звука, способную реагировать на текстовые команды произвольной формы и создавать высокоиндивидуализированные аудиовыходы. В этой статье мы подробно рассказываем о ключевых концепциях, основных проблемах и огромном потенциале технологии Fugatto.
Обзор концепции Fugatto
Fugatto отличается универсальностью и гибкостью. Традиционные модели обработки аудио, как правило, фокусируются на конкретных задачах; Fugatto же выделяется как универсальный инструмент для генерации и преобразования аудио, способный как генерировать текст, так и выполнять различные преобразования, такие как слияние, интерполяция или отрицание определенных команд.
Для достижения своих целей Fugatto использует большие массивы данных и сложные методы машинного обучения. В то время как традиционные модели обычно требуют специальной настройки или конфигурации для каждой задачи, дизайн Fugatto позволяет ему легко адаптироваться к различным требованиям к генерации и преобразованию звука - бесценный актив для аудиоинженеров, креативщиков, разработчиков игр и обычных пользователей, стремящихся исследовать звук.
Традиционные модели, как правило, отлично справляются с одной конкретной задачей и становятся бесполезными при столкновении с вариациями данных или задач. Однако Fugatto отличается тем, что работает с различными задачами без ущерба для производительности. Эта уникальная способность обусловлена глубоким пониманием взаимосвязи аудио и лингвистики; особое внимание уделяется тому, как различные инструкции изменяют синтез звука.
Преодоление проблем, связанных с формированием команд
При создании аудиоданных Fugatto сталкивается с множеством проблем; одна из них заключается в том, что аудиоданные по своей сути не содержат информации о командах, которые использовались для их создания, по сравнению с текстовыми данными, где большие языковые модели (LLM) могут выводить инструкции непосредственно из написанных слов. Чтобы решить эту проблему, исследователи создали специализированный метод создания наборов данных; вместе с ним появились различные аудиозадачи, создающие значимые корреляции между языковыми и аудиоданными.
Процесс создания данных включает в себя несколько основных этапов:
Использование LLM для генерации инструкций
Используя большие языковые модели для создания и дополнения инструкций и надписей, Fugatto учится правильно реагировать на различные вводимые пользователем данные. Благодаря этому набор данных становится богаче за счет более естественного звучания языковых команд, которые улучшают работу Fugatto.
Генерация абсолютных и относительных инструкций
Исследователи создали инструкции, которые могут быть как абсолютными (например, "синтезировать счастливый голос"), так и относительными (например, "увеличить счастье этого голоса"). Такой двойной подход позволяет Fugatto эффективно справляться с динамическими задачами и по требованию корректировать свойства звука.
Использование моделей понимания аудио
Если использовать модели понимания звука для создания описаний и синтетических титров к аудиоклипам, то аннотирование данных становится гораздо богаче, что улучшает возможности обобщения и производительность даже в ситуациях с минимальным количеством аннотированного материала. Это увеличивает возможности обобщения и одновременно повышает производительность в условиях нехватки аннотированной информации.
Преобразование существующих наборов данных
Наша команда исследовала методы модификации и расширения существующих наборов данных, чтобы выявить новые взаимосвязи между текстом, аудио и их преобразованиями - это открывает возможности для создания совершенно новых задач, не требуя большего количества исходных данных и оптимизируя использование ресурсов.
Fugatto в значительной степени полагается на данные, которые достаточно богаты и разнообразны, чтобы создать обширную тренировочную базу для своей нейросетевой модели Fugatto. Fugatto использует этот надежный набор данных в качестве основы для обобщенного вывода звука в многочисленных средах на основе различных инструкций.
Достижение прорывов в композиционных способностях
Fugatto сталкивается с еще одной серьезной проблемой при обработке комбинационных команд, то есть более сложных команд, таких как объединение нескольких команд вместе или интерполяция между двумя из них. Чтобы решить эту проблему, исследователи разработали технику умозаключений, известную как ComposableART, которая помогает легче управлять этими сложными командами.
ComposableART (Composable Audio Representation Transformation) - это инновационный метод, который расширяет неклассифицируемое руководство во время вывода, обеспечивая гибкую композицию инструкций. Это позволяет модели создавать аудиовыводы с высокой степенью настройки. Пользователи могут поручить ComposableART объединить характеристики нескольких образцов в один результат или отменить определенные характеристики, чтобы получить желаемый результат.
ComposableART играет важную роль в адаптивности Fugatto. Позволяя с легкостью составлять и декомпозировать инструкции, Fugatto может справиться со сценариями, в которых пользователям необходимо итеративно дорабатывать или адаптировать свои команды - что особенно полезно в таких творческих областях, как производство музыки или саунд-дизайн, где выразительная гибкость является абсолютным требованием.
Передовые инструменты создания звука ComposableART позволяют художникам и инженерам исследовать звуки, ранее недоступные для них; возможности плавного слияния, настройки и переформирования создают расширенную звуковую палитру, обогащая творческий процесс и расширяя воображение.
Повышение разнообразия наборов данных
Надежная работа Fugatto при выполнении различных задач была обеспечена благодаря целому ряду стратегий генерации данных и команд, реализованных исследователями:
Использование больших языковых моделей для создания и дополнения инструкций и надписей
Это позволяет модели обучиться естественному звучанию команд, приближенному к свободной речи, что улучшает ее понимание и позволяет более точно следовать введенным пользователем данным.
Разработка абсолютных и относительных инструкций
Такие инструкции, как "синтезируй счастливый голос" или "увеличь его счастье", позволяют моделям легко адаптировать динамические задачи, мгновенно корректируя свойства звука на лету.
Применение моделей понимания звука для создания описаний и синтетических титров к аудиоклипам
Обогащение набора данных значимыми аннотациями - особенно в условиях нехватки аннотированных данных - позволяет значительно улучшить обобщение и производительность модели понимания звука.
Преобразование существующих наборов данных для выявления взаимосвязей
Такой подход позволяет максимально эффективно использовать ресурсы, позволяя создавать задачи без дополнительных требований к исходным данным.
Комбинируя различные подходы, исследователи обеспечили Фугатто доступ к обширному и разнообразному набору данных, что позволило ему обучаться в разных аудиодоменах и контекстах, заложив основу для многозадачного обучения без контроля в масштабе, а также раскрыв новые способности, такие как синтез совершенно новых звуков. Это уникальное сочетание позволило Фугатто получить доступ к беспрецедентному набору данных, обеспечивающему многозадачное обучение без контроля в масштабе, а также открыть новые способности, такие как синтез совершенно новых звуков.
Производительность Фугатто в реальном мире
В различных тестах и задачах Fugatto продемонстрировал конкурентоспособную производительность по сравнению со специализированными моделями, оптимизированными под конкретные задачи. От создания аудио с нуля на основе текстовых описаний или преобразования существующего аудио с помощью очень специфических способов до создания совершенно новых треков из существующих; Fugatto принимает эти вызовы с большой ловкостью.
Fugatto выделяется среди других моделей своей необыкновенной способностью генерировать уникальные звуки благодаря ComposableART. Fugatto может генерировать звук, который никогда ранее не был слышен; например, с помощью этой модели можно поручить ей генерировать тон саксофона, который имитирует собачий лай, что является доказательством ее необычайных творческих способностей.
Универсальность Fugatto распространяется на различные области применения. В музыкальном производстве с его помощью художники и продюсеры создают уникальные звуковые ландшафты и эффекты; в играх - иммерсивные и динамичные звуковые среды; в виртуальной реальности - реалистичные, но контекстно-чувствительные звуковые ландшафты, улучшающие впечатления пользователя, - возможности практически безграничны!
Fugatto может использоваться как в образовательных, так и в исследовательских целях. Например, с его помощью можно изучать, как определенные звуки влияют на эмоции или поведение человека, что дает бесценные знания в таких областях, как психология и когнитивные науки. Кроме того, способность Fugatto воспроизводить высококачественный звук по разнообразным и сложным инструкциям делает его отличным инструментом для изучения языка, предлагая студентам увлекательный способ улучшить способность к восприятию речи на слух благодаря иммерсивному взаимодействию и вовлеченности.
Заключение
Технологии Fugatto и ComposableART от NVIDIA представляют собой революционные инновации в технологии синтеза и преобразования звука, открывая новые возможности для применения в творческих областях и за их пределами. По мере дальнейшего развития этой технологии ее потенциал может стать еще шире.
По мере распространения Fugatto и совершенствования его возможностей мы можем ожидать еще более значительных достижений в области аудиотехнологий. От создания совершенно новых жанров музыки до создания захватывающих звуковых ландшафтов виртуальной реальности - Fugatto обещает совершить революцию в восприятии и осмыслении звука, делая свое присутствие ощутимым сейчас, как никогда.
Fugatto представляет собой впечатляющее достижение в области аудиотехнологий. Благодаря органичному сочетанию передовых методов машинного обучения с интуитивным пониманием языка и задач синтеза/преобразования аудио, NVIDIA создала инструмент, который не только отвечает современным требованиям, но и превосходит их в плане задач синтеза/преобразования; и поскольку мы смотрим на дальнейшее совершенствование этого инструмента, очевидно, что эта революционная модель будет играть важную роль в формировании его дальнейшего развития и улучшения.
Содержание этой статьи основано на интерпретации статьи "Fugatto 1-Foundational Generative Audio Transformer Opus 1". Если вы хотите глубже понять суть проблемы, вы можете ознакомиться непосредственно с этой статьей.