# 音频生成

> 音频是一个 16-48 kHz 的一维信号。一段五秒的片段是 8 万到 24 万个采样点。没有 transformer 能直接注意这么长的序列。2026 年每一个生产音频模型的解法都一样：一个神经编解码器（Encodec、SoundStream、DAC）把音频在 50-75 Hz 压成离散 token，再用一个 transformer 或扩散模型生成 token。

**类型：** Build
**语言：** Python
**前置要求：** 阶段 6 · 02（音频特征）、阶段 6 · 04（ASR）、阶段 8 · 06（DDPM）
**预计时间：** ~45 分钟

## 问题背景

三个音频生成任务：

1. **文本转语音。** 给定文本，产出语音。干净语音是窄带的、有强语音结构——transformer-over-token 解得很好。VALL-E（微软）、NaturalSpeech 3、ElevenLabs、OpenAI TTS。
2. **音乐生成。** 给定一个 prompt（文本、旋律、和弦进行、流派），产出音乐。分布宽得多。MusicGen（Meta）、Stable Audio 2.5、Suno v4、Udio、Riffusion。
3. **音效 / 声音设计。** 给定一个 prompt，产出环境声或拟音。AudioGen、AudioLDM 2、Stable Audio Open。

三者都跑在同一套底座上：神经音频编解码器 + token 自回归或扩散生成器。

## 核心概念

![音频生成：编解码器 token + transformer 或扩散](../assets/audio-generation.svg)

### 神经音频编解码器

Encodec（Meta, 2022）、SoundStream（Google, 2021）、Descript Audio Codec（DAC, 2023）。一个卷积编码器把波形压成逐时间步的向量；残差向量量化（RVQ）把每个向量转成一串 K 个码本索引。解码器把它反过来。24 kHz 音频在 2 kbps 下用 8 个 RVQ 码本、75 Hz = 每秒 600 个 token。

```
waveform (16000 samples/sec)
    └─ encoder conv ─┐
                     ├─ RVQ layer 1 → indices at 75 Hz
                     ├─ RVQ layer 2 → indices at 75 Hz
                     ├─ ...
                     └─ RVQ layer 8
```

### 上层的两种生成范式

**Token 自回归。** 把 RVQ token 拉平成一个序列，跑一个 decoder-only transformer。MusicGen 用「延迟并行」来以逐流偏移并行发出 K 个码本流。VALL-E 从一段文本 prompt + 3 秒语音样本生成语音 token。

**潜空间扩散。** 把编解码器 token 打包成连续潜变量，或用类别扩散给它们建模。Stable Audio 2.5 在连续音频潜变量上用流匹配。AudioLDM 2 用文本到 mel 到音频的扩散。

2024-2026 年的趋势：流匹配在音乐上胜出（推理更快、样本更干净），而 token 自回归在语音上仍占主导，因为它天然是因果的、流式很好。

## 生产格局

| 系统 | 任务 | 骨干 | 延迟 |
|--------|------|----------|---------|
| ElevenLabs V3 | TTS | Token-AR + 神经声码器 | 首 token 约 300ms |
| OpenAI GPT-4o audio | 全双工语音 | 端到端多模态 AR | ~200ms |
| NaturalSpeech 3 | TTS | 潜空间流匹配 | 非流式 |
| Stable Audio 2.5 | 音乐 / 音效 | 在音频潜变量上 DiT + 流匹配 | 1 分钟片段约 10s |
| Suno v4 | 完整歌曲 | 未公开；疑似 token-AR | 每首约 30s |
| Udio v1.5 | 完整歌曲 | 未公开 | 每首约 30s |
| MusicGen 3.3B | 音乐 | 在 Encodec 32kHz 上做 Token-AR | 实时 |
| AudioCraft 2 | 音乐 + 音效 | 流匹配 | 5s 片段约 5s |
| Riffusion v2 | 音乐 | 频谱图扩散 | ~10s |

## 动手构建

`code/main.py` 模拟核心想法：在合成的「音频 token」序列上训一个迷你 next-token transformer，序列来自两种不同「风格」（风格 A 是低高 token 交替，风格 B 是单调爬升）。以风格为条件采样。

### 第 1 步：合成音频 token

```python
def make_tokens(style, length, vocab_size, rng):
    if style == 0:  # "speech-like": alternating
        return [i % vocab_size for i in range(length)]
    # "music-like": ramp
    return [(i * 3) % vocab_size for i in range(length)]
```

### 第 2 步：训一个迷你 token 预测器

一个以风格为条件的 bigram 风格预测器。重点是那个模式：编解码器 token → 交叉熵训练 → 自回归采样。

### 第 3 步：条件式采样

给定风格 token 和一个起始 token，从预测分布里采下一个 token。继续 20-40 个 token。

## 坑

- **编解码器质量封顶了输出质量。** 如果编解码器没法忠实表示某个声音，再好的生成器质量也救不了。DAC 是当前开源最佳。
- **RVQ 误差累积。** 每个 RVQ 层给上一层的残差建模。第 1 层上的误差会传播。在更高层用温度 0 采样有帮助。
- **音乐结构。** 30 秒的 token 在 75 Hz 下是 2 万+ 个 token。对 transformer 很难。MusicGen 用滑动窗口 + prompt 续写；Stable Audio 用更短的片段 + 交叉淡化。
- **边界处的伪影。** 生成片段之间的交叉淡化需要小心的重叠相加。
- **对干净数据的胃口。** 音乐生成器需要数万小时的授权音乐。Suno / Udio 的 RIAA 诉讼（2024）把这事摆到了台面上。
- **声音克隆的伦理。** 3 秒样本加一段文本 prompt 就够 VALL-E / XTTS / ElevenLabs 克隆一个声音了。每个生产模型都需要滥用检测 + 退出名单。

## 实际使用

| 任务 | 2026 年的栈 |
|------|------------|
| 商用 TTS | ElevenLabs、OpenAI TTS，或 Azure Neural |
| 声音克隆（已验证同意） | XTTS v2（开源）或 ElevenLabs Pro |
| 背景音乐、快速 | Stable Audio 2.5 API、Suno，或 Udio |
| 带歌词的音乐 | Suno v4 或 Udio v1.5 |
| 音效 / 拟音 | AudioCraft 2、ElevenLabs SFX，或 Stable Audio Open |
| 实时语音 agent | GPT-4o realtime 或 Gemini Live |
| 开源权重音乐研究 | MusicGen 3.3B、Stable Audio Open 1.0、AudioLDM 2 |
| 配音 / 翻译 | HeyGen、ElevenLabs Dubbing |

## 拿去用

存为 `outputs/skill-audio-brief.md`。技能接受一份音频需求（任务、时长、风格、声音、许可），输出：模型 + 托管、prompt 格式（流派标签、风格描述符、结构标记）、编解码器 + 生成器 + 声码器链路、种子流程，以及评测计划（MOS / CLAP 分数 / TTS 的 CER / 用户 A/B）。

## 练习

1. **简单。** 跑 `code/main.py` 并显式设定风格。验证生成的序列匹配该风格的模式。
2. **中等。** 加上延迟并行解码：模拟两条必须保持偏移 1 步的 token 流。训一个联合预测器。
3. **困难。** 用 HuggingFace transformers 在本地跑 MusicGen-small。用三个不同的 prompt 生成 10 秒片段；做风格遵循的 A/B。

## 关键术语

| 术语 | 大家嘴上怎么说 | 它实际指什么 |
|------|-----------------|-----------------------|
| 编解码器（Codec） | 「神经压缩」 | 音频的编码器 / 解码器；典型输出是 50-75 Hz 的 token。 |
| RVQ | 「残差 VQ」 | K 个量化器的级联；每个给上一个的残差建模。 |
| token | 「一个编解码器符号」 | 进入某个码本的离散索引；典型 1024 或 2048。 |
| 延迟并行 | 「偏移码本」 | 以错开的偏移发出 K 条 token 流来缩短序列长度。 |
| 流匹配 | 「2024 年音频的胜者」 | 比扩散路径更直的替代方案；采样更快。 |
| 声音 prompt | 「3 秒样本」 | 操纵克隆声音的说话人嵌入或 token 前缀。 |
| mel 频谱图 | 「那个可视图」 | 对数幅度的感知频谱图；许多 TTS 系统用它。 |
| 声码器（Vocoder） | 「mel 转波形」 | 把 mel 频谱图转回音频的神经组件。 |

## 生产笔记：音频是一个流式问题

音频是唯一一个用户期待*边生成边到达*而不是一次性出全的输出模态。用生产术语讲，这意味着 TPOT（每个输出 token 的时间）很关键，因为用户的收听速度才是目标吞吐——不是他们的阅读速度。对于在约 75 token/秒（Encodec）下 token 化的 16kHz 音频，服务器必须为每个用户生成 ≥75 token/秒才能让播放流畅。

两个架构后果：

- **流匹配音频模型没法轻易流式。** Stable Audio 2.5 和 AudioCraft 2 一趟渲染一个固定长度的片段。要流式，你得把片段切块并重叠边界——想想滑动窗口扩散——相比编解码器 AR 模型增加 100-300ms 的延迟开销。

如果产品是「实时语音聊天」或「实时音乐续写」，选编解码器 AR 路线。如果是「提交后渲染一段 30 秒片段」，流匹配在质量和总延迟上胜出。

## 延伸阅读

- [Défossez et al. (2022). Encodec: High Fidelity Neural Audio Compression](https://arxiv.org/abs/2210.13438) —— 编解码器标准。
- [Zeghidour et al. (2021). SoundStream](https://arxiv.org/abs/2107.03312) —— 第一个被广泛使用的神经音频编解码器。
- [Kumar et al. (2023). High-Fidelity Audio Compression with Improved RVQGAN (DAC)](https://arxiv.org/abs/2306.06546) —— DAC。
- [Wang et al. (2023). Neural Codec Language Models are Zero-Shot Text to Speech Synthesizers (VALL-E)](https://arxiv.org/abs/2301.02111) —— VALL-E。
- [Copet et al. (2023). Simple and Controllable Music Generation (MusicGen)](https://arxiv.org/abs/2306.05284) —— MusicGen。
- [Liu et al. (2023). AudioLDM 2: Learning Holistic Audio Generation with Self-supervised Pretraining](https://arxiv.org/abs/2308.05734) —— AudioLDM 2。
- [Stability AI (2024). Stable Audio 2.5](https://stability.ai/news/introducing-stable-audio-2-5) —— 2025 年用流匹配做文本转音乐。
