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深层生成模型可以生成以各种类型表示形式（例如Mel-Spectrograms，Mel-Frequency cepstral系数（MFCC））生成的高保真音频。最近，此类模型已用于合成以高度压缩表示为条件的音频波形。尽管这种方法产生了令人印象深刻的结果，但它们很容易在调理有缺陷或不完美时产生可听见的伪影。另一种建模方法是使用扩散模型。但是，这些主要用作语音声码器（即以MEL光谱图为条件）或产生相对较低的采样率信号。在这项工作中，我们提出了一个高保真性的基于扩散的框架，该框架从低比二酸离散表示形式中生成任何类型的音频模式（例如，语音，音乐，音乐，环境声音）。以同样的比率，就感知质量而言，该方法的表现优于最先进的生成技术。培训和评估代码可在Face-Bookerearch/Audiocraft GitHub项目上找到。在以下链接上可用。
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