ZeroSep: Separate Anything in Audio with Zero Training

📄 arXiv: 2505.23625v1 📥 PDF

作者: Chao Huang, Yuesheng Ma, Junxuan Huang, Susan Liang, Yunlong Tang, Jing Bi, Wenqiang Liu, Nima Mesgarani, Chenliang Xu

分类: cs.SD, cs.CV, eess.AS

发布日期: 2025-05-29

备注: Project page: https://wikichao.github.io/ZeroSep/

💡 一句话要点

ZeroSep：无需训练，利用预训练文本引导音频扩散模型实现音频分离

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

关键词: 音频源分离 零样本学习 扩散模型 文本引导 预训练模型 开放集 音频生成

📋 核心要点

  1. 现有音频源分离方法依赖大量标注数据，泛化能力差，难以适应真实开放环境。
  2. ZeroSep利用预训练文本引导音频扩散模型，通过文本条件引导去噪，实现零样本音频分离。
  3. 实验表明，ZeroSep在多个基准测试中表现出色，甚至超越了有监督方法。

📝 摘要（中文）

音频源分离是机器理解复杂声学环境的基础，并支撑着众多音频应用。当前有监督的深度学习方法虽然强大，但受限于对大量特定任务标注数据的需求，并且难以泛化到真实世界声学场景的巨大变异性和开放集性质。受生成式基础模型成功的启发，我们研究了预训练的文本引导音频扩散模型是否可以克服这些限制。我们有了一个惊人的发现：在正确的配置下，纯粹通过预训练的文本引导音频扩散模型可以实现零样本源分离。我们的方法名为ZeroSep，其工作原理是将混合音频反演到扩散模型的潜在空间中，然后使用文本条件来引导去噪过程以恢复各个源。无需任何特定任务的训练或微调，ZeroSep将生成式扩散模型重新用于判别式分离任务，并通过其丰富的文本先验固有地支持开放集场景。ZeroSep与各种预训练的文本引导音频扩散骨干网络兼容，并在多个分离基准上提供了强大的分离性能，甚至超过了有监督的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决音频源分离问题，现有方法主要依赖于有监督学习，需要大量的标注数据，并且泛化能力有限，难以适应真实世界中复杂多变的声学环境，特别是开放集场景下的音频分离任务。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练的文本引导音频扩散模型，将音频分离问题转化为一个条件生成问题。通过将混合音频反演到扩散模型的潜在空间，并利用文本描述作为条件，引导扩散模型生成各个独立的音频源。这种方法无需任何特定任务的训练或微调，即可实现零样本音频分离。

技术框架：ZeroSep的整体框架包含以下几个主要步骤：1) 音频反演：将混合音频输入到预训练的文本引导音频扩散模型中，通过反演过程将其映射到模型的潜在空间。2) 文本条件引导：使用文本描述（例如“钢琴”、“人声”）作为条件，引导扩散模型的去噪过程。3) 音频生成：扩散模型根据文本条件，从潜在空间生成对应的音频源。4) 音频合成：将生成的各个音频源合成为最终的分离结果。

关键创新：ZeroSep的关键创新在于它将生成式扩散模型应用于判别式的音频分离任务，并且实现了零样本学习。与传统的有监督方法不同，ZeroSep不需要任何特定任务的训练数据，而是直接利用预训练模型中的知识和文本先验来实现音频分离。这种方法具有更强的泛化能力和适应性，可以处理开放集场景下的音频分离任务。

关键设计：ZeroSep的关键设计包括：1) 选择合适的预训练文本引导音频扩散模型作为骨干网络。2) 设计有效的文本提示，以准确描述需要分离的音频源。3) 优化反演过程，以确保混合音频能够准确地映射到扩散模型的潜在空间。4) 探索不同的去噪策略，以提高分离的质量和效率。论文中具体使用的参数设置、损失函数和网络结构等细节取决于所选择的预训练模型。

📊 实验亮点

ZeroSep在多个音频分离基准测试中取得了显著的成果，在无需任何训练的情况下，其性能甚至超过了一些有监督的方法。这表明预训练的文本引导音频扩散模型具有强大的音频分离能力，并且可以通过文本条件进行灵活控制。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示。

🎯 应用场景

ZeroSep具有广泛的应用前景，例如：语音助手、智能音箱等设备可以利用该技术提高语音识别的准确率；在视频会议、在线教育等场景中，可以用于消除背景噪音，提高通话质量；在音乐制作领域，可以用于分离不同的乐器声部，方便后期编辑和混音。该研究的突破为音频处理领域带来了新的可能性，有望推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Audio source separation is fundamental for machines to understand complex acoustic environments and underpins numerous audio applications. Current supervised deep learning approaches, while powerful, are limited by the need for extensive, task-specific labeled data and struggle to generalize to the immense variability and open-set nature of real-world acoustic scenes. Inspired by the success of generative foundation models, we investigate whether pre-trained text-guided audio diffusion models can overcome these limitations. We make a surprising discovery: zero-shot source separation can be achieved purely through a pre-trained text-guided audio diffusion model under the right configuration. Our method, named ZeroSep, works by inverting the mixed audio into the diffusion model's latent space and then using text conditioning to guide the denoising process to recover individual sources. Without any task-specific training or fine-tuning, ZeroSep repurposes the generative diffusion model for a discriminative separation task and inherently supports open-set scenarios through its rich textual priors. ZeroSep is compatible with a variety of pre-trained text-guided audio diffusion backbones and delivers strong separation performance on multiple separation benchmarks, surpassing even supervised methods.