本文介绍了DiffWave及其在音频生成中的应用，包括高保真度语音合成和音频修复。DiffWave通过扩散模型实现高效的波形生成，优于传统模型。研究还提出了双边去噪扩散模型和Ex-Diff，显著提升了语音增强效果。

本文介绍了一种基于Transformer的深度学习模型，用于音频视觉语音修复。该模型通过视觉线索修复受损音频，实验结果表明其性能优于传统模型，能够有效实现音视频同步。

本研究探讨了扩散模型在音乐生成中的应用，提出了多种方法生成高质量立体声音乐，包括条件生成模型和潜在扩散技术。研究展示了如何利用文本提示生成音乐，实现音频的延续、修复和风格迁移，推动音乐制作的发展。