ThinkSound - オーディオ・ジェネレーション・モデリング from Ali Tongyi

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ThinkSoundとは？

ThinkSoundは、アリ・トンイのスピーチチームが初めて導入したCoT（連鎖思考）音声生成モデルです。このモデルは、CoT推論の導入に基づき、ビデオ画像に正確にマッチした音響効果を生成することができ、従来の技術では画像の動的な詳細や空間的な関係を捉えることが難しいという問題を解決します。このモデルは、基本的な音の推論、オブジェクトレベルのインタラクション、コマンド編集を含む、音声生成を駆動する3次の思考連鎖に基づいています。ThinkSoundは、映画やテレビ番組の制作、ゲーム開発、広告やマーケティング、バーチャルリアリティ（VR）や拡張現実（AR）において、音声と映像の同期の臨場感や没入感を高めるためにサポートされています。

ThinkSoundの主な特徴

基本的なサウンド生成映像の内容に基づいて、画面の意味やタイミングに合った基本的な効果音を生成し、映像の背景に適した音声を提供します。
インタラクティブなオブジェクトレベルのリファインメントユーザーは、映像の中の特定のオブジェクトをクリックすることで、そのオブジェクトの効果音を絞り込み、最適化することができます。
コマンドによるオーディオ編集自然言語コマンドを使用して、特定のサウンドエフェクトを追加、削除、変更するなど、生成されたオーディオを編集することができます。

ThinkSound公式サイトアドレス

プロジェクトのウェブサイト:: https://thinksound-project.github.io/
GitHubリポジトリ:: https://github.com/liuhuadai/ThinkSound
HuggingFaceモデルライブラリ:: https://huggingface.co/liuhuadai/ThinkSound
arXivテクニカルペーパー:: https://arxiv.org/pdf/2506.21448

ThinkSoundの使い方

環境準備::
- PythonのインストールPythonがシステムにインストールされていることを確認する（Python 3.8以上を推奨）。
- 依存ライブラリのインストール以下のコマンドを参考に、ThinkSound に必要な依存ライブラリをインストールしてください：

pip install -r requirements.txt

- - 特定の依存関係ファイルrequirements.txtは、GitHubリポジトリにあります。
ダウンロードモデル::
- GitHubリポジトリダウンロードThinkSoundのGitHubリポジトリ（https://github.com/liuhuadai/ThinkSound）にアクセスし、リポジトリをローカルにクローンしてください：

git clone https://github.com/liuhuadai/ThinkSound.git
cd ThinkSound

- ハグ顔ダウンロードハギング・フェイス・モデル・ライブラリ (https://huggingface.co/liuhuadai/ThinkSound) から直接モールドをダウンロードしてください。
データ準備::
- ビデオファイルの準備ThinkSoundはそのビデオに基づいて音声を生成します。
- コマンドファイルの準備音声の編集に自然言語による指示が必要な場合は、その指示が書かれたテキストファイルを用意してください。
- 運用モデル::
  - 基本的なサウンド生成以下のコマンドを実行して、ベース音を生成してください：

python generate.py --video_path <path_to_your_video> --output_path <path_to_output_audio>

- - インタラクティブなオブジェクトレベルのリファインメント特定のオブジェクトのサウンドエフェクトを微調整する必要がある場合は、コード内の関連パラメータを変更するか、インタラクティブインターフェース（サポートされている場合）を使用して行います。
  - コマンドによるオーディオ編集以下のコマンドに基づいて、自然言語コマンドでオーディオを編集します：

python edit.py --audio_path <path_to_generated_audio> --instruction_file <path_to_instruction_file> --output_path <path_to_edited_audio>

結果を見る::
- 生成されたオーディオのチェック: 指定された出力パスで、生成されたオーディオファイルを見つけ、オーディオプレーヤーに基づいて再生し、確認する。
- 調整パラメーター生成されたオーディオ効果に応じて、より満足のいくオーディオ効果を得るために、モデルのパラメータや入力コマンドを調整します。

ThinkSoundの主な利点

連鎖思考推論（CoT）オーディオは、人間のサウンドエンジニアの創造的なプロセスを模倣する多段階の推論に基づいており、スクリーンのダイナミックなディテールや空間的な関係を正確に捉え、高度にマッチしたオーディオを生成し、音と映像の同期のリアリズムを向上させます。
マルチモーダル大規模言語モデリング（MLLM）VideoLLaMA2のようなモデルに基づいて映像の時空間情報と意味内容を抽出し、意味的にマッチした音声生成のための構造化推論チェーンを生成し、音声と映像の連携を強化する。
ユニファイド・オーディオ・ベース・モデルマルチモーダルなコンテキスト情報と組み合わせた条件フローマッチング技術により、忠実度の高い音声を生成。
インタラクティブなオブジェクトレベルのリファインメントサウンドエフェクトは、ユーザーがビデオ内の特定のオブジェクトをクリックした場合に最適化されるため、サウンドエフェクトがビジュアル要素に正確にマッチし、音と映像の協調性と臨場感を高め、操作は直感的で便利です。
コマンドによるオーディオ編集特定のサウンドエフェクトの追加、削除、変更など、オーディオ編集のための自然言語コマンドをサポートし、さまざまな創作ニーズに対応する高度にカスタマイズされたオーディオ生成を可能にし、創作の自由度を高めます。
強力なデータセット・サポートオーディオビジュアルの関係の理解と生成を強化し、オーディオ生成の品質を保証するための最適化モデルのトレーニングに使用されます。

ThinkSoundの対象者

映画プロデューサー映画やテレビシリーズの制作チームやショートビデオの制作者は、リアルな背景効果音やシーン固有の効果音を素早く生成し、視聴者の没入感を高め、コンテンツの魅力を高めることができます。
ゲーム開発者同社は、プレイヤーの没入感とインタラクティブ性を高めるダイナミックなアンビエント効果音やインタラクティブ効果音を生成し、サウンド制作のコストと時間を節約します。
広告・マーケティング・スタッフ広告代理店やソーシャルメディアコンテンツ制作者は、広告動画やソーシャルメディア動画に魅力的なサウンドエフェクトやサウンドトラックを生成し、コンテンツの訴求力とユーザーエンゲージメントを高めることができます。
教育・研修担当者オンライン教育プラットフォームや企業トレーナーが、教育用ビデオや模擬トレーニング環境向けに、コンテンツにマッチした効果音を生成することで、受講者の理解や暗記を助け、トレーニング効果を高める。
仮想現実（VR）および拡張現実（AR）開発者VR/ARアプリケーション開発者やエクスペリエンスデザイナーは、仮想環境において高度にマッチしたサウンドエフェクトを生成し、ユーザーの没入感やインタラクティブ性を高め、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供することができます。