UniAudio

demo
code

• 2023.12
• Dongchao Yang
• HKU & Microsoft & 浙大
  

abstract

• 一个LLM模型做11个音频任务
• token的类型：Phoneme，MIDI转成frame-f0，text【机器翻译模型提取的emb+T5】，Semantic Token【Hubert 9th layer-kmeans】
• 模型的缺点：同时有多种任务，数据的质量不能保证；可能会引入错误；
• 1B 的模型size
• 基于各种audio 数据，重新训练的codec，优化了判别器；基于自己的模型，8个码本 的效果更好；

method

• 多模态的特征先token化，最终的输出都是音频特征；
• global transformer + local transformer的结合体：
  • 假设音频编码3个码本，global 先预测sum的结果，local 预测1/2/3级结果；3级结果sum之后，和之前的特征一起作为global 的condition；
  • 码本越多，还原的音频质量越高；但是码本越长，AR建模越难，而且内存占用越高；这样的设计可以达到很好的trade off；

experiment

• 基于7个音频任务预训练，4个任务finetune；
• finetune之后的模型在预训练7个任务上，和基座模型没有太明显的差异；【finetune 也是一种数据增广的方式】
• finetune 过程，特定任务训练数据的重采样系数 α = 0.05；top-k=30，temperature=0.8。因为global 不直接预测结果，采样只在local transformer中发生。

几种不同的AR预测方式对比

• parallel：多个码本一起单步推理；
• corse first：valle的结构，先自回归推第一级码本，然后并行依次推理剩下的多级码本；
• flattening：多级码本flattening，ar依次推理；
• delay pattern：和flatten 推理比较像，每次推4个码本，从s11,s21,…sn1，每次新增一个；然后推第二级码本；
  

- flatten 比parallel, coarse first, and delay prediction的生成质量都好； - global+local的方式，和flatten 达到相当级别的生成质量，同时时间复杂度大大降低，从$O(T\ast N{)}^2$降低至$O(T{)}^2$

数据集