主要介绍AudioLM，学习资料为知乎文章。这里只介绍核心思想和模块。
AudioLM
基本信息
AudioLM: a Language Modeling Approach to Audio Generation
pdf: https://arxiv.org/pdf/2209.03143.pdf
参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/637196330
模型结构和原理（语音到语音）
- 整体思路，语音到语音，语音续写。
- 两个前处理模块：第一张图中将一个语音处理成semantic tokens（w2v-bert）以及acoustic tokens(soundstream前部分模块)
- 三个核心模块：即最后三张图。Semantic modeling用于将语义信息进一步生成，生成新的语义，可以理解成续写的内容；Coarse acoustic modeling用于语音信息的生成，它的输入结合了前面生成的语义信息，生成新的语音信息包含了语义信息；Fine acoustic modeling模块将语音信息进一步精修，生成新的语音信息；精修的语音信息和精修之前的语音信息合在一起进行进行decoder，解码为wav。
- 上面第二张图，是论文中的原图，展示了三个模块和数据流向，看完最后三个图再理解这个图就很容易懂了。
适合任务
适合任务1：自由生成。随机输入一些semantic tokens。
适合任务2：语音续写。
适合任务3：钢琴曲学写。
适合任务4：speaker转换。也就是保持说的内容是given的，然后生成不同说话人音色的音频。
外接gpt模型t5，让audiolm具有tts的能力。
inference阶段
- unconditional generation
这里可以理解为就是生成随机的内容，也不控制speaker音色。这里的输入描述是we sample unconditionally all semantic tokens。我的理解就是随机给一些semantic tokens作为输入，来启动semantic transformer的自回归输出不过这里没有提到第二阶段要用到的acoustic tokens这个输入从哪里来？
知乎中这段文字，我理解acoustic tokens也来自随机。
- acoustic generation
semantic tokens这次直接由某个固定的wav过w2v-bert得到。
这样可以实现合成和这个wav同样的内容但是音色和风格不同的其他说话人的语音。
相对第一种模式，这个模式下感觉就不需要用到semantic modeling这个过程了。
但是还是存在一个疑问，就是coarse acoustic modeling的过程中，acoustic tokens这个输入从哪里来？
知乎中这段文字，我理解acoustic tokens是来自外部给定的wav，可以参考这个wav的风格生成语音。
- generating continuations
这个模式是相对比较符合实际应用的，这个模式下会给定一个wav的prompt。
然后从prompt可以得到semantic tokens和acoustic tokens。
分别被用在第一阶段和第二阶段，最后可以实现一个语音续写的效果。
不过续写的内容是来自模型本身产生，无法人为控制。
备注：由于没有看原始论文，所以没太理解训练的时候的具体细节，每个模型有没有初始化，模型训练任务怎么设计的，以及loss是什么。
相关待学：soundstream、Vall-e、HifiGan、Vits、GPT-SoVITs、encodec
