Conoce WavJourney Un marco de IA para la creación de audio compositivo con modelos de lenguaje grandes.
Conoce WavJourney, un marco de IA para crear audio con modelos de lenguaje grandes.
El campo emergente de la inteligencia artificial (IA) multimodal combina datos visuales, auditivos y textuales, ofreciendo un potencial emocionante en varios dominios, desde entretenimiento personalizado hasta características mejoradas de accesibilidad. Como intermediario poderoso, el lenguaje natural promete mejorar la comprensión y comunicación en diversos dominios sensoriales. Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs, por sus siglas en inglés) han demostrado capacidades impresionantes como agentes, colaborando con diversos modelos de IA para abordar desafíos multimodales.
Aunque los LLMs son valorados por su eficacia en la resolución de tareas multimodales, surge una pregunta sobre las capacidades fundamentales de estos modelos: ¿Pueden también servir como creadores de contenido multimedia dinámico? La creación de contenido multimedia implica producir medios digitales en diversas formas, como texto, imágenes y audio. El audio, un componente crucial de lo multimedia, no solo proporciona contexto y emoción, sino que también contribuye a experiencias inmersivas.
Los esfuerzos pasados han utilizado modelos generativos para sintetizar contexto de audio basado en condiciones específicas como descripciones de voz o música. Sin embargo, estos modelos a menudo tienen dificultades para generar contenido de audio diverso más allá de estas condiciones, lo que limita su aplicabilidad en el mundo real. La creación de audio compuesto presenta desafíos inherentes debido a la complejidad de generar escenas auditivas intrincadas. Utilizar LLMs para esta tarea implica abordar desafíos como la comprensión y el diseño contextual, la producción y composición de audio, y establecer tuberías de creación interactivas e interpretables. Estos desafíos implican mejorar las capacidades de narración de texto a audio de los LLMs, armonizar los modelos de generación de audio y crear tuberías de creación interactivas e interpretables para la colaboración humano-máquina.
Basándose en los problemas y desafíos mencionados anteriormente, se ha propuesto un nuevo sistema llamado WavJourney. Su descripción general se presenta en el esquema siguiente.
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WavJourney aprovecha los LLMs para crear audio compuesto guiado por instrucciones de lenguaje. Esta técnica estimula a los LLMs a generar guiones de audio, siguiendo estructuras predefinidas que abarcan el habla, la música y los efectos de sonido. Estos guiones consideran cuidadosamente las relaciones espacio-temporales entre estos elementos acústicos. Al abordar escenas auditivas complejas, WavJourney las descompone en componentes acústicos individuales y sus diseños acústicos correspondientes. Este guion de audio se introduce posteriormente en un compilador de guiones, lo que da como resultado un programa informático en el que cada línea de código corresponde a la invocación de modelos de generación de audio específicos de la tarea, funciones de E/S de audio u operaciones computacionales. A continuación, este programa se ejecuta para generar el contenido de audio deseado.
El diseño de WavJourney ofrece varios beneficios destacables. En primer lugar, aprovecha la comprensión y el vasto conocimiento de los LLMs para crear guiones de audio con elementos de sonido diversos, conexiones acústicas intrincadas y narrativas de audio cautivadoras. En segundo lugar, adopta una estrategia compositiva, descomponiendo escenas auditivas complejas en elementos de sonido distintos. Esto permite la incorporación de diversos modelos de generación de audio específicos de la tarea para la creación de contenido, diferenciándolo de los métodos de extremo a extremo que a menudo tienen dificultades para considerar todos los elementos descritos en texto. En tercer lugar, WavJourney opera sin la necesidad de entrenar modelos de audio o ajustar los LLMs, optimizando la utilización de recursos. Por último, facilita la co-creación entre humanos y máquinas en la producción de audio en el mundo real.
Se muestran a continuación resultados de muestra seleccionados del estudio en la imagen siguiente. Estos estudios de caso proporcionan una visión comparativa entre WavJourney y enfoques de generación de última generación.
Este fue el resumen de WavJourney, un nuevo marco de inteligencia artificial que aprovecha LLMs para crear audio compositivo guiado por instrucciones de lenguaje. Si estás interesado y quieres aprender más al respecto, no dudes en consultar los enlaces citados a continuación.
