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AI生成未来 2025-01-02 16:54 浙江
新范式通过质量感知训练和数据处理优化，在文本到音乐生成领域达到SOTA性能，解决了音质、音乐性和文本对齐度低的问题。
文章链接：
https://arxiv.org/pdf/2405.15863
代码链接：
https://github.com/ivcylc/qa-mdt
ModelScope链接：
https://www.modelscope.cn/models/AI-ModelScope/OpenMusic
Demo链接：
https://www.modelscope.cn/studios/paper_author_team/OpenMusic_demo
视频介绍：
亮点直击
提出了一种质量感知训练范式，使模型在训练过程中能够感知数据集的质量，从而在音乐性（美学角度）和音频质量方面实现卓越的音乐生成效果。
创新性地将masked扩散Transformer引入到音乐信号中，展示了其在建模音乐潜在空间上的独特效果，以及其在质量控制感知方面的卓越能力，从而进一步提升了生成音乐的质量和音乐性。
解决了大型音乐数据集中文本与音频低相关性的问题，有效提高了文本对齐度和生成的多样性。
背景
近年来，基于扩散的文本到音乐（TTM）生成方法逐渐受到重视，提供了一种创新的方法，将文本描述合成音乐内容。要在这一生成过程中实现高准确性和多样性，必须依赖大量高质量的数据，包括高保真音频波形和详细的文本描述，但这些通常仅占现有数据集中的一小部分。在开源数据集中，低质量音乐波形、标签错误、弱标签和无标签数据等问题显著阻碍了音乐生成模型的发展。为了解决这些挑战，今天和大家分享一种全新的高质量音乐生成范式，该范式结合了质量感知训练策略，使生成模型能够在训练过程中辨别输入音乐波形的质量。利用音乐信号的独特特性，首先针对TTM任务调整并实现了一个掩码扩散Transformer（MDT）模型，展现出其在质量控制和音乐性增强方面的独特能力。此外，还通过字幕优化数据处理方法解决了TTM中低质量字幕的问题。实验结果表明，在MusicCaps和Song-Describer数据集上取得了当前最先进的（SOTA）性能。
当前音乐生成（音效生成）领域的问题为质量低，具体来说分为三个方面：
大部分的开源数据集音质低（FMA，AudioSet，MSD），旋律杂乱
音乐性（美学角度）差
文本对齐度低，大多数的音频处于少标签，弱标签，错标签。其中， 第1点可以由下图蓝色分布CLAP分数表征，2，3点可以由数据集的平均MOS分布表征（颜色由 分割）
创新方法及思路
质量信息注入
解决： 引入质量感知训练策略。采用主观数据集中的MOS分训练出的质量评分模型，在训练过程中注入（伪MOS分）音频质量信息。
两种注入方法：
利用 text encoder 对分级后的 low quality, medium quality, high quality 质量文本进行cross attn嵌入 【粗粒度，适配unet架构和transformer类架构】
参考U-ViT内 时间信息和label信息的融入方式，以量化（阈值由 决定）后转换为quality embedding， 以token 形式进行控制注入,【细粒度，并且只适配transformer类架构】
结论：质量感知策略允许了在推理阶段以高质量文本和质量token进行引导，从而生成显著高于训练集平均质量的音频。
以类似解耦的方式在训练中感知音频的质量（类似TTS中分离出音色训练），从而更好地促进了模型的训练（大幅降低FAD，KL，并提升IS，REL，CLAP等指标）。
我们还发现，粗粒度文本控制和细粒度token控制相结合，更有助于模型训练中解耦，感知，并控制更高质量音频的生成，从而解决训练数据集影响的问题
质量感知型 masked扩散Transformer
解决：从音乐性建模角度，我们发现 U-ViT/DiT 类架构对频谱隐空间建模也具有图像上表达的scale ability，并能更好建模谐波，音色等方面（反应在主观评分）
优化：
对频谱切片而言，此类结构的收敛速度慢。消融数据集中，20w步时依然不能很好控制收敛，推测来源于时域/频域相关性弱。故在预训练阶段加入掩码，加速训练速度和频谱关联性。微调阶段以高质量数据进一步强化模型（5W步就有收敛迹象）。
相比于U-Net，transformer based架构对text encoder的质量信息感知能力增强，并且U-ViT 式 token 质量融入策略显著有效进一步提升质量并降低客观指标
图像中切块未考虑 overlap，探究了overlap策略在合成中的作用（大幅降低FAD，但在主观听感上有trade off）
优化音乐标注描述
解决：首次在音乐生成领域使用预训练标注模型（LP-Musiccaps）进行大规模标注优化：
考虑到标注模型的不充分训练导致错标，以CLAP文本-音频分数+阈值筛选低分数据
考虑到原始标注中有些词（例如说American，R&B等标注器不一定能标注出的词）。使用CLAP分数过滤出生成的与原始的文本相似度低低数据，利用语言模型 融合原始标注中有用信息。
实验
总体对比与，对比U-net架构和transformer based架构
对比overlap策略和patch size
质量感知消融
此图证明了相比于无质量感知，大幅提升了生成质量和客观指标。并且，MDT（我们的架构）比 U-Net 在文本质量控制感知上的独特优势（生成质量更高，总体客观指标更好）
左图展示了 token as control 的准确感知控制生成能力，生成的高质量数据（黄色区域）显著高于训练集MOS分。
右图展示了文本质量控制和token质量控制的结合效果与单纯token和文本控制的对比。
主观评测结果
PO：产品运营
PMP：专业音乐制作人
VE：视频编辑人
BEGINNERS：不懂音乐的小白
各个人的评分下，均有优势。
结论与展望
本研究识别出大规模音频质量不均和文本标注未对齐所带来的挑战，这些挑战阻碍了基于扩散的文本到音乐（TTM）生成的发展。通过采用基于p-MOS的新型质量感知学习方法，以及以masked扩散Transformer作为扩散过程的主干，在音乐生成中实现了更高的生成质量和音乐性。
参考文献
[1] QA-MDT: Quality-aware Masked Diffusion Transformer for Enhanced Music Generation
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