音频生成领域又有好消息：刚刚，Stability AI 宣布推出开放模型 Stable Audio Open，该模型能够生成高质量的音频数据。

  与 Stability AI 的商业 Stable Audio 产品（可生成长达三分钟的更长、连贯的音乐曲目）不同，Stable Audio Open 能够最终靠简单的文本提示生成长达 47 秒的高质量音频数据。

  经过专业训练后，这个模型已经很适合创建鼓点、乐器 riffs、环境音、拟声录音和其他用于音乐制作和声音设计的音频样本。虽然它可以生成简短的音乐片段，但它并未针对完整的歌曲、旋律或人声进行优化。

  Stable Audio Open 的主要优点是，用户都能够根据自己的自定义音频数据对模型进行微调。

  Stable Audio Open 是基于 Transformer 架构的潜在扩散模型，由三个组件组成：将波形压缩为可管理序列长度的自编码器、用于文本调节的基于 T5 的文本嵌入，以及在自编码器的潜在空间中运行的基于 transformer 的扩散 (DiT) 模型。

  随着包括 Stability 在内的音乐生成器越来越受欢迎，版权以及一些生成器创建者可能滥用版权的方式正成为人类关注的焦点。

  Stability AI 对本次模型的训练采取了负责任的态度，在文生图模型训练上的「版权问题」曾让此公司深陷争议之中。因此，Stable Audio Open 使用来自 FreeSound 和 Free Music Archive 的音频数据来进行训练，确保未经许可未用任何受版权保护或专有的材料。

  在开始训练之前，研究者进行了深入分析，以确保训练数据中没有没有经过授权的版权音乐。

  他们首先使用基于 AudioSet 类别的 PANNs 音乐分类器识别了 FreeSound 中的音乐样本。被识别的音乐样本中至少有 30 秒的音乐被预测为属于音乐相关类别，阈值为 0.15（PANNs 输出概率范围为 0 至 1）。

  识别出的音乐样本被发送到 Audible Magic（一家让人信服的内容检验测试公司）的识别服务，以确保不存在受版权保护的音乐。Audible Magic 标记了疑似受版权保护的音乐，这些会被删除，然后再对数据集进行训练。大部分被删除的内容都是现场录音，其中的背景音乐都是受版权保护的。经过上述处理后，研究者得到了 266324 个 CC0、194840 个 CC-BY 和 11454 个 CC 采样 + 音频记录。

  最后要确保的是， FMA 子集中不存在受版权保护的内容。在这种情况下，程序略有不同，因为 FMA 子集中包含音乐信号。研究者根据大型版权音乐数据库进行元数据搜索，并标记任何可能匹配的内容，被标记的内容会由人工逐一审核。这一过程之后，最终获得了 8967 首 CC-BY 和 4907 首 CC0 音乐。

  值得注意的是，Stable Audio Open 是一个开放模型，但是从技术上讲它不是开源的。Stable Audio Open 并未使用实际的开放源代码促进会 (OSI) 批准的许可证，而是根据 Stability AI 非商业研究社区协议许可证向用户提供。

  与此同时，Stable Audio Open 也不能用于商业用途；服务条款禁止这样做。而且，它在不同音乐风格和文化中的表现并不一样好，或者在使用英语以外的语言描述时也表现不佳。

  Stability AI 将此归咎于训练数据。模型描述中写道：「数据源可能缺乏多样性，数据集中并非所有文化都具有同等代表性。模型生成的样本将反映训练数据的偏差。」返回