【AI大模型前沿】腾讯ARC开源AudioStory：大语言模型驱动的长篇叙事音频生成技术
AudioStory是由腾讯ARC实验室开发的一款基于大语言模型（LLM）的长篇叙事音频生成模型，旨在通过自然语言描述生成高质量、连贯的长篇音频内容。它将大语言模型与文本到音频系统相结合，采用“解耦桥接机制”和三阶段渐进训练策略，有效解决了长音频生成中的时序一致性与语义连贯性问题。通过AudioStory，用户只需输入简单的自然语言描述，系统即可自动生成长达150秒的连贯叙事音频。
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前言
在AI音频生成领域，长篇叙事音频的生成一直是一个难题。传统的音频生成技术往往只能处理简单的音效或短音频片段，难以应对复杂的长篇叙事需求。然而，随着腾讯ARC实验室开源的AudioStory项目的出现，为长篇叙事音频的生成提供了一种全新的解决方案。
一、项目概述
AudioStory是由腾讯ARC实验室开发的一款基于大语言模型（LLM）的长篇叙事音频生成模型，旨在通过自然语言描述生成高质量、连贯的长篇音频内容。它将大语言模型与文本到音频系统相结合，采用“解耦桥接机制”和三阶段渐进训练策略，有效解决了长音频生成中的时序一致性与语义连贯性问题。通过AudioStory，用户只需输入简单的自然语言描述，系统即可自动生成长达150秒的连贯叙事音频。
二、核心功能
（一）长篇叙事音频生成
AudioStory的核心功能之一是能够根据文本描述生成长达150秒的连贯叙事音频。这一功能突破了传统音频生成技术的限制，使得生成的音频不仅在时序上保持一致，而且在语义上也高度连贯。
（二）自然语言描述到音频转换
AudioStory支持用户通过自然语言描述生成音频内容，极大地简化了音频创作的过程。用户无需具备专业的音频编辑技能，只需输入简单的文本描述，系统即可自动生成对应的音频故事。
（三）视频自动配音
AudioStory不仅支持文本到音频的转换，还能够为视频自动配音。用户只需上传未添加声音的视频文件，并描述所需音效风格，系统即可智能分析视频内容并生成匹配的背景音乐和音效。
（四）智能音频内容生成
AudioStory在有声内容创作方面也表现出色。无论是有声书、广播剧还是其他长篇音频内容，AudioStory都能够根据文字描述生成富有情感层次的声音作品。
（五）多语言与场景适配
AudioStory支持13种主流语言及24种方言的语音合成，能够满足不同地区和文化背景的用户需求。此外，它还能够根据不同的场景切换音效风格，确保生成的音频与场景高度匹配。
三、技术揭秘
（一）解耦桥接机制
AudioStory的核心技术之一是“解耦桥接机制”。这一机制将大语言模型（LLM）输出的“语义令牌”与音频扩散模型生成的“残差令牌”融合，分别负责叙事逻辑和音效细节。具体来说，LLM负责生成叙事的逻辑框架，确保生成的音频在语义上连贯一致；而音频扩散模型则负责生成具体的音效细节，确保音频在听觉上自然流畅。通过这种解耦的方式，AudioStory能够在保持语义连贯性的同时，生成高质量的音效。
（二）三阶段渐进训练
AudioStory采用了三阶段渐进训练策略，以强化跨事件的连贯性。第一阶段是单音效生成，系统通过大量的单音效数据训练，学习如何生成高质量的音效。第二阶段是子事件协同，系统通过协同训练多个子事件，学习如何在不同事件之间保持连贯性。第三阶段是长叙事整合，系统通过整合多个子事件，生成完整的长篇叙事音频。通过这种三阶段的训练策略，AudioStory能够有效解决长音频生成中的时序一致性与语义连贯性问题。
（三）动态视觉路由
在视频配音场景中，AudioStory采用了动态视觉路由技术。这一技术能够智能识别视频中的关键区域，对这些区域对应的音频细节保留高分辨率处理，而背景区域则适当降采样。
（四）指令遵循与语义匹配
AudioStory在指令遵循和语义匹配方面表现出色。在AudioStory-10K基准数据集测试中，指令遵循率比基线模型高17.85%，语义匹配度提升23%。这一成果得益于其先进的指令解析和语义理解能力。系统能够准确理解用户的输入指令，并生成与指令高度匹配的音频内容。
四、应用场景
（一）视频制作
在视频制作领域，AudioStory的应用前景广阔。无论是电影、电视剧、广告还是短视频，都需要高质量的音频来增强视觉内容的表现力。通过AudioStory，视频制作者可以轻松地为视频添加背景音乐、音效和旁白，无需花费大量时间和精力进行音频编辑。
例如，在一个广告视频中，用户可以输入“充满活力的背景音乐，带有节奏感的音效，突出产品的特点”，AudioStory能够生成一段与视频内容完美匹配的音频，提升广告的吸引力。
（二）有声内容创作
对于有声书、广播剧、播客等有声内容创作，AudioStory提供了一个强大的工具。创作者可以通过输入文本描述，快速生成富有情感层次的声音作品，无需聘请专业的配音演员和音频编辑。
例如，在一个有声书项目中，用户可以输入“温暖的女声，带有情感的朗读，背景音乐轻柔而温馨”，AudioStory能够生成一段高质量的有声书音频，为听众带来沉浸式的阅读体验。
（三）游戏音效制作
在游戏开发中，音效是增强玩家沉浸感的重要元素。AudioStory能够为游戏生成符合场景的音效，根据游戏的剧情和环境动态调整音效风格。
例如，在一个恐怖游戏中，用户可以输入“阴森的背景音乐，带有恐怖音效，如脚步声、开门声、风声等”，AudioStory能够生成一段紧张而恐怖的音效，让玩家仿佛置身于游戏世界之中。
（四）教育领域
在教育领域，AudioStory也具有重要的应用价值。通过为教育视频或音频内容提供配音，AudioStory可以提高教学效果，增强学生的学习兴趣。
例如，在一个科学实验视频中，用户可以输入“清晰的旁白，带有实验音效，如仪器操作声、化学反应声等”，AudioStory能够生成一段高质量的音频，帮助学生更好地理解实验过程。
五、快速使用
（一）环境配置
AudioStory支持Python 3.10及以上版本，推荐使用Anaconda进行环境管理。此外，需要安装PyTorch 2.1.0及以上版本，并确保有NVIDIA GPU及CUDA环境支持。
- 克隆项目仓库：
git clone https://github.com/TencentARC/AudioStory.git
cd AudioStory
- 创建并激活Python环境：
conda create -n audiostory python=3.10 -y
conda activate audiostory
- 安装项目依赖：
bash install_audiostory.sh
（二）输入指令
用户可以通过输入自然语言描述或上传视频文件来使用AudioStory。以下是两种主要的输入方式：
- 文本描述输入：
用户可以输入一段详细的自然语言描述，明确指定音频的时长、语言、风格等参数。例如：
"Develop a comprehensive audio that fully represents jake shimabukuro performs a complex ukulele piece in a studio, receives applause, and discusses his career in an interview. The total duration is 49.9 seconds."
该指令描述了一个场景，包括在录音室中演奏复杂的尤克里里曲目、获得掌声以及接受采访等环节，总时长为49.9秒。
- 视频文件输入：
用户可以上传未添加声音的视频文件，并描述所需音效风格。例如，用户可以上传一个动画视频，并输入描述“Tom & Jerry style”，系统将根据视频内容和指定风格生成匹配的音频。
（三）生成与调优
- 生成音频：
使用以下命令进行音频生成，需要指定模型路径、引导系数、保存文件夹名称和总时长等参数：
python evaluate/inference.py --model_path /path/to/ckpt --guidance 4.0 --save_folder_name audiostory --total_duration 50
其中，--model_path指定模型检查点路径，--guidance为引导系数（可根据需要调整），--save_folder_name指定保存生成音频的文件夹名称，--total_duration指定生成音频的总时长（单位为秒）。
- 调优音频：
用户可以通过调整输入指令中的参数或使用SSML标记语言对生成的音频进行微调。例如，调整音频的语速、音调、音量等参数，以达到最佳效果。此外，系统支持迭代优化生成结果，用户可以多次调整输入指令，逐步优化生成的音频内容。
六、结语
AudioStory的开源，为音频创作领域带来了新的可能性。它不仅降低了专业音频制作的技术门槛，还极大地扩展了音频技术的应用场景。通过结合大语言模型和先进的音频生成技术，AudioStory为长篇叙事音频的生成提供了一种全新的解决方案。随着模型的不断迭代和优化，我们期待AudioStory在未来能够为更多领域带来创新和变革。
- 项目地址：https://github.com/TencentARC/AudioStory
- arxiv论文：https://arxiv.org/pdf/2508.20088
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