DeepSound-V1: Start to Think Step-by-Step in the Audio Generation from Videos

📄 arXiv: 2503.22208v1 📥 PDF

作者: Yunming Liang, Zihao Chen, Chaofan Ding, Xinhan Di

分类: cs.SD, cs.CV, eess.AS

发布日期: 2025-03-28

备注: 11 pages, 6 figures

💡 一句话要点

DeepSound-V1：利用多模态LLM的思维链，提升视频生成音频的同步性和质量。

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

关键词: 视频生成音频 多模态学习 大型语言模型 思维链 音视频同步

📋 核心要点

  1. 现有视频生成音频的方法缺乏足够的时序和语义对齐，导致生成音频与视频内容不同步。
  2. DeepSound-V1利用多模态LLM的思维链能力，通过逐步推理的方式，无需额外标注即可实现更好的音视频对齐。
  3. 实验表明，该方法在多个指标上显著优于现有方法，有效降低了音频错位，提高了生成音频的质量和同步性。

📝 摘要（中文）

当前，各种多模态联合学习框架被用于从视频和可选的文本输入中合成高质量、同步的音频。然而，视觉和生成的音频域之间的精确对齐仍然远未令人满意。一个关键因素是开源视频-音频和文本-音频基准测试中缺乏足够的时间和语义对齐注释。因此，我们提出了一个从视频生成音频的框架，利用多模态大型语言模型（MLLM）的内部思维链（CoT）来实现逐步推理，而无需额外的注释。此外，构建了相应的多模态推理数据集，以促进音频生成中初始推理的学习。实验表明，所提出的框架在减少生成音频中的错位（画外音）方面是有效的，并且与各种最先进的模型相比，实现了具有竞争力的性能。评估结果表明，该方法在多个指标上优于最先进的方法。具体而言，F DP aSST指标降低了高达10.07%，F DP AN N s指标降低了高达11.62%，F DV GG指标降低了高达38.61%。此外，IS指标提高了高达4.95%，IB-score指标增加了高达6.39%，DeSync指标降低了高达0.89%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视频生成音频任务中，由于缺乏精确的时序和语义对齐，导致生成音频与视频内容不同步的问题。现有方法依赖于大量的标注数据，且难以捕捉视频中的复杂语义关系，导致生成的音频质量和同步性不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态大型语言模型（MLLM）的思维链（Chain-of-Thought, CoT）能力，模拟人类逐步推理的过程，从而在没有额外标注的情况下，实现更好的音视频对齐。通过CoT，模型可以逐步分析视频内容，理解其中的语义信息，并生成与之对应的音频。

技术框架：DeepSound-V1框架主要包含以下几个模块：1) 视频编码器：用于提取视频帧的视觉特征。2) MLLM：利用预训练的多模态大型语言模型，结合视频特征和文本提示（如果存在），进行逐步推理，生成音频描述。3) 音频解码器：将音频描述转换为最终的音频信号。框架的关键在于MLLM的CoT模块，它负责逐步分析视频内容，生成详细的音频描述，从而实现更好的音视频对齐。

关键创新：该论文最重要的技术创新点在于将多模态LLM的思维链能力应用于视频生成音频任务。与现有方法相比，该方法无需额外的时序和语义对齐标注，即可实现更好的音视频对齐效果。通过CoT，模型可以更好地理解视频内容，并生成与之对应的音频，从而提高了生成音频的质量和同步性。

关键设计：论文构建了一个多模态推理数据集，用于训练MLLM的初始推理能力。在训练过程中，使用了多种损失函数，包括音频质量损失、同步性损失等，以提高生成音频的质量和同步性。具体参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述，但摘要中未提及具体数值。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DeepSound-V1在多个指标上显著优于现有方法。具体而言，F DP aSST指标降低了高达10.07%，F DP AN N s指标降低了高达11.62%，F DV GG指标降低了高达38.61%。此外，IS指标提高了高达4.95%，IB-score指标增加了高达6.39%，DeSync指标降低了高达0.89%。这些数据表明，DeepSound-V1在生成音频的质量、同步性和对齐性方面均取得了显著提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频编辑、游戏开发、虚拟现实等领域，提升用户在多媒体体验中的沉浸感和真实感。例如，可以自动为无声视频生成逼真的背景音乐和音效，或者为游戏角色生成与其动作和表情相匹配的语音。

📄 摘要（原文）

Currently, high-quality, synchronized audio is synthesized from video and optional text inputs using various multi-modal joint learning frameworks. However, the precise alignment between the visual and generated audio domains remains far from satisfactory. One key factor is the lack of sufficient temporal and semantic alignment annotations in open-source video-audio and text-audio benchmarks. Therefore, we propose a framework for audio generation from videos, leveraging the internal chain-of-thought (CoT) of a multi-modal large language model (MLLM) to enable step-by-step reasoning without requiring additional annotations. Additionally, a corresponding multi-modal reasoning dataset is constructed to facilitate the learning of initial reasoning in audio generation. In the experiments, we demonstrate the effectiveness of the proposed framework in reducing misalignment (voice-over) in generated audio and achieving competitive performance compared to various state-of-the-art models. The evaluation results show that the proposed method outperforms state-of-the-art approaches across multiple metrics. Specifically, the F DP aSST indicator is reduced by up to 10.07%, the F DP AN N s indicator by up to 11.62%, and the F DV GG indicator by up to 38.61%. Furthermore, the IS indicator improves by up to 4.95%, the IB-score indicator increases by up to 6.39%, and the DeSync indicator is reduced by up to 0.89%.