OpenSep: Leveraging Large Language Models with Textual Inversion for Open World Audio Separation

📄 arXiv: 2409.19270v1 📥 PDF

作者: Tanvir Mahmud, Diana Marculescu

分类: cs.SD, cs.AI, eess.AS

发布日期: 2024-09-28

备注: Accepted in EMNLP 2024 Main

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

OpenSep：利用文本反演和大型语言模型实现开放世界音频分离

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 音频分离 大型语言模型 文本反演 开放世界 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有音频分离模型在处理真实场景中音源数量可变的混合音频时，存在过分离、欠分离以及依赖预定义训练音源等问题。
  2. OpenSep利用文本反演技术和大型语言模型，自动解析混合音频中的音源，并提取其详细属性，从而实现对未知音源的分离。
  3. 实验结果表明，OpenSep在分离新的、未见过的和可变音源方面优于现有技术，展示了其在复杂音频场景中的优越性能。

📝 摘要（中文）

现实场景中的音频分离面临诸多挑战，例如混合音源数量不定，现有模型存在过分离、欠分离以及依赖预定义训练音源等问题。本文提出OpenSep，一种新颖的框架，利用大型语言模型（LLM）实现自动化音频分离，无需人工干预，并克服了音源限制。OpenSep使用文本反演技术，通过现成的音频描述模型从音频混合中生成描述文本，有效解析存在的音源。然后，采用少量样本的LLM提示，提取每个解析音源的详细音频属性，从而促进对未见过的混合音源进行分离。此外，我们引入了混合-分离训练框架的多级扩展，通过同时分离单音源和混合音，来增强模态对齐。大量实验表明，OpenSep在精确分离具有挑战性的混合音中新的、未见过的和可变音源方面优于最先进的基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决开放世界音频分离问题，即混合音频中包含未知数量和类型的音源。现有方法通常依赖于预定义的音源类别进行训练，难以泛化到未知的音源，并且容易出现过分离或欠分离的问题。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语义理解和推理能力，结合文本反演技术，将音频分离问题转化为一个基于文本描述的条件分离问题。通过文本反演，将混合音频转换为文本描述，然后利用LLM提取每个音源的详细属性，最后指导音频分离模型进行分离。

技术框架：OpenSep框架主要包含三个阶段：1) 音频描述生成：使用文本反演技术和现成的音频描述模型，将混合音频转换为文本描述，识别存在的音源。2) 音源属性提取：利用少量样本的LLM提示，从文本描述中提取每个音源的详细音频属性，例如音色、音调、乐器类型等。3) 音频分离：基于提取的音源属性，使用音频分离模型将混合音频分离成独立的音源。此外，论文还提出了一个多级混合-分离训练框架，以增强模态对齐。

关键创新：OpenSep的关键创新在于将大型语言模型引入到音频分离任务中，利用LLM的语义理解能力来处理开放世界的音源。与传统的基于预定义音源类别的分离方法不同，OpenSep可以处理未知的音源，并且能够提取音源的详细属性，从而实现更精确的分离。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用文本反演技术生成音频描述，从而将音频信息转换为文本信息。2) 设计了少量样本的LLM提示，以提取音源的详细属性。3) 提出了多级混合-分离训练框架，通过同时分离单音源和混合音，来增强模态对齐。具体的损失函数和网络结构等细节在论文中有详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，OpenSep在分离新的、未见过的和可变音源方面优于最先进的基线方法。具体的性能数据和提升幅度在论文中有详细描述（未知），但总体而言，OpenSep在处理复杂音频混合场景中表现出显著的优势，证明了其有效性和优越性。

🎯 应用场景

OpenSep具有广泛的应用前景，例如在智能家居中分离不同家电设备的声音，在语音助手应用中分离用户语音和背景噪声，在音乐制作中分离不同乐器的声音，以及在安防监控中识别异常声音事件。该研究的实际价值在于提高了音频分离的鲁棒性和泛化能力，为各种音频处理应用提供了更可靠的基础。

📄 摘要（原文）

Audio separation in real-world scenarios, where mixtures contain a variable number of sources, presents significant challenges due to limitations of existing models, such as over-separation, under-separation, and dependence on predefined training sources. We propose OpenSep, a novel framework that leverages large language models (LLMs) for automated audio separation, eliminating the need for manual intervention and overcoming source limitations. OpenSep uses textual inversion to generate captions from audio mixtures with off-the-shelf audio captioning models, effectively parsing the sound sources present. It then employs few-shot LLM prompting to extract detailed audio properties of each parsed source, facilitating separation in unseen mixtures. Additionally, we introduce a multi-level extension of the mix-and-separate training framework to enhance modality alignment by separating single source sounds and mixtures simultaneously. Extensive experiments demonstrate OpenSep's superiority in precisely separating new, unseen, and variable sources in challenging mixtures, outperforming SOTA baseline methods. Code is released at https://github.com/tanvir-utexas/OpenSep.git