本文介绍了实时音频变分自动编码器（RAVE）、AudioFormer和Gull等音频处理模型。这些模型利用神经网络技术实现音频分离、转录和合成，显著提升了音质转换、信号压缩和音频分类的效果，尤其在解缠音频表示学习和源分离任务中表现优越，推动了音频处理领域的研究进展。

本文介绍了一种实时音频变分自动编码器（RAVE），能够快速高质量合成音频波形。该模型通过多频段分解和后训练分析，实现音质转换和信号压缩，表现优于现有模型。同时，研究探讨了变分自编码器在音频生成中的应用，并提出多种优化声音设计的策略。