AudioCraft

AudioCraft 是一个基于 PyTorch 的深度学习框架，专注于音频生成领域的研究。本库包含了两种最先进的人工智能生成模型——AudioGen 和 MusicGen，这两种模型都能产生高质量的音频。

AudioCraft 的使用场景：

1. Text-to-Music 生成：当你需要从文本直接生成音乐时，可以使用 MusicGen 模型。这在创作音乐、自动配乐等场景中特别有用。
2. Text-to-Sound 生成：利用 AudioGen 模型，你可以将文本转换成具体的声音。这对于制作游戏音效、模拟环境声音等场景很有帮助。
3. 高保真音频编解码：如果你需要对音频文件进行高保真的压缩和解压，就可以使用 EnCodec 模型。
4. 非自回归音乐和声音生成：MAGNeT 模型提供了一种高效的方式来进行文本到音乐和声音的生成，不依赖于自回归方法，生成速度更快。
5. 音频研究和实验：AudioCraft 提供了训练和推理代码，便于研究者在音频生成领域进行实验和研究。

安装 AudioCraft：

1. 首先确保安装了 Python 3.9 和 PyTorch 2.1.0。
2. 推荐安装 ffmpeg，以支持更多的音频格式处理。
3. 可以通过 pip 直接安装稳定版的 AudioCraft，或者安装最新的开发版本。
4. 如果你想自己训练模型，建议直接从 GitHub 克隆仓库。

模型说明：

• MusicGen：最先进的可控文本到音乐生成模型。
• AudioGen：最先进的文本到声音生成模型。
• EnCodec：最先进的高保真神经音频编解码器。
• Multi Band Diffusion：一个与 EnCodec 兼容使用扩散过程的解码器。
• MAGNeT：最先进的非自回归模型，用于文本到音乐和文本到声音的生成。

训练代码和 API 文档：

AudioCraft 提供了详细的训练指导和 API 文档，便于开发者根据自己的需求开发新的训练流程或进行模型的推理实验。