AudioStory— 腾讯ARC推出的音频生成模型

AudioStory是什么

audiostory 是由腾讯 arc 实验室推出的一项创新音频生成技术，能够根据自然语言描述自动生成高质量、连贯的长篇叙事音频。该技术采用“分而治之”的策略，将复杂的叙事指令分解为有序的子任务，并通过独特的解耦桥接机制，精准协调语义内容与音效细节之间的关系。结合端到端的训练方式，audiostory显著提升了模型各模块间的协同能力，生成的音频不仅具备清晰的时序逻辑，还富有情绪层次感，适用于多种复杂场景。

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腾讯发布的AI视频生成大模型技术

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AudioStory的主要功能

• 视频自动配音：用户只需上传无声音频视频并提供音效风格描述，AudioStory即可智能分析画面内容，生成与画面节奏同步、风格一致的背景音轨。
• 音频智能续写：在输入一段音频后，系统可自动推断后续情境，并生成符合逻辑的音频延续内容。例如，在一段教练指导训练的语音后，自动添加球员跑动声、篮球弹跳声等环境音效。
• 有声书创作支持：为有声读物提供专业级音频生成服务，依据文本内容生成具有叙事节奏和情感变化的语音内容，增强听众的沉浸式体验。
• 游戏音效定制：根据游戏场景的文字描述，生成匹配的环境音效与动作声音，打造更具代入感的游戏听觉氛围。
• 智能播客生成：帮助内容创作者快速生成播客音频，仅需输入话题或脚本描述，即可输出结构完整、语义连贯的音频片段，大幅提升制作效率。

AudioStory的技术原理

• 分而治之策略：将整体叙事请求拆解为多个有序的子任务，分别生成对应音频片段，再按时间线精确拼接，确保最终输出的音频在结构上连贯、逻辑清晰。
• 解耦桥接机制：将大语言模型与音频生成器之间的协作解耦为“桥梁查询”和“残差查询”两个模块，前者负责单个事件内的语义对齐，后者保障跨事件间的一致性，提升整体生成质量。
• 端到端联合训练：采用统一框架对指令理解与音频生成两个阶段进行联合优化，增强系统内部各组件的协同性，实现更高效的指令响应与音频输出。
• 语义令牌与残差令牌双通道机制：通过双通路并行处理，分别捕捉宏观叙事结构与微观声音细节，有效协调整体逻辑与局部表现，使音频既符合故事情节发展，又具备细腻的声音质感。
• 三阶段渐进式训练：训练过程分为单音生成、多音协同、长序列叙事三个阶段，逐步提升模型对复杂音频叙事的理解与生成能力，确保其在长篇内容中的稳定表现。

AudioStory的项目地址

• Github仓库：https://www.php.cn/link/0014fcb3db4c8459d26309b177005b10。
• 论文地址：https://www.php.cn/link/3ca0c25be29a09b50ee4643351b8641b。

AudioStory的应用场景

• 视频配音：根据用户上传的无声视频及风格偏好，自动分析视觉内容并生成同步、协调的背景音轨。
• 音频续写：基于已有音频片段，预测接下来可能发生的情境，并补充合理的环境音或对话内容，如为运动训练音频添加脚步声与球体碰撞声。
• 有声书创作：依据书籍或文本内容生成富有节奏感与情感起伏的朗读音频，提升有声阅读的吸引力与代入感。
• 游戏音效生成：根据游戏关卡或场景描述，实时生成沉浸式音效，强化玩家在虚拟世界中的听觉体验。

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