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本研究提出了Music2Latent2音频自编码器,旨在高效压缩音频信号并保持音频质量。通过无序摘要嵌入和自回归模型,该方法显著提高了重构质量,优于现有音频自编码器。实验结果表明,其在音频质量和下游任务性能上表现更佳。

Music2Latent2: Audio Compression Based on Summary Embeddings and Autoregressive Decoding

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-01-29T00:00:00Z

本文提出了一种新型可控音频生成系统,利用音频自编码器和潜在扩散模型生成与输入音轨匹配的音轨。通过参考样式关联技术,用户可以控制生成音色。该系统在音频质量和创新性方面表现优异,解决了音乐生成中的数据不足和版权问题,推动了音乐制作的发展。

使用潜在扩散模型进行音乐分轨插入的去减训练

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-06-27T00:00:00Z

本文提出了一种新型可控音频生成系统,利用音频自编码器和潜在扩散模型生成与输入音轨匹配的音轨。该系统通过潜在空间与用户参考样式的关联技术,能够控制生成音色,具有重要的音乐制作应用潜力,并开源相关代码以促进未来研究。

Diff-A-Riff: 音乐伴奏共创技术基于潜在扩散模型

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-06-12T00:00:00Z
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