Music Boomerang: Reusing Diffusion Models for Data Augmentation and Audio Manipulation
作者: Alexander Fichtinger, Jan Schlüter, Gerhard Widmer
分类: cs.SD, cs.LG, eess.AS
发布日期: 2025-07-07
备注: Accepted at SMC 2025. Code at https://malex1106.github.io/boomify/
💡 一句话要点
利用扩散模型和Boomerang采样进行音频数据增强和乐器替换
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 音频生成 扩散模型 数据增强 Boomerang采样 乐器替换 音乐信息检索 音频编辑
📋 核心要点
- 音乐音频生成模型通常仅基于文本提示或旋律生成输出，缺乏对现有音频样本的有效利用。
- 本文提出将Boomerang采样应用于音频领域，利用预训练扩散模型生成与现有样本相似的音频，实现数据增强和内容操作。
- 实验表明，该方法能有效保留音频节奏结构，提升节拍跟踪器在小数据集上的性能，并实现单音音频的乐器替换。
📝 摘要（中文）
本文探索了Boomerang采样在音频领域的应用，该方法利用预训练的扩散模型，生成与现有音频样本相似的输出。具体而言，本文在Stable Audio Open上实现了Boomerang采样，用于增强节拍跟踪器的训练数据，并尝试替换录音中的乐器。实验结果表明，该方法在很大程度上保留了现有样本的节奏结构，并在训练数据有限的情况下提高了节拍跟踪器的性能，并且可以实现基于文本的单音输入乐器替换。本文公开了实现代码，以促进在其他任务中进行数据增强的实验，并探索更多应用。
🔬 方法详解
问题定义：现有的音乐音频生成模型主要依赖于文本提示或旋律输入，无法有效利用已有的音频数据进行风格迁移、数据增强或内容编辑。缺乏一种能够充分利用现有音频样本信息，并在此基础上进行灵活操作的方法。
核心思路：本文的核心思路是将图像领域的Boomerang采样方法引入到音频领域。Boomerang采样利用预训练的扩散模型，通过在扩散过程中引入原始样本的信息，使得生成的样本在保留原始样本结构的同时，能够根据文本提示进行修改。这样既能利用现有音频的结构信息，又能实现基于文本的控制。
技术框架：本文基于Stable Audio Open实现了Boomerang采样。整体流程如下：1. 对原始音频样本进行编码，得到潜在表示；2. 使用扩散模型对潜在表示进行加噪；3. 在去噪过程中，引入原始样本的潜在表示信息，引导生成过程；4. 根据文本提示，调整生成过程，实现内容编辑；5. 将生成的潜在表示解码为音频。
关键创新：本文的关键创新在于将Boomerang采样方法成功应用于音频领域，并验证了其在数据增强和内容编辑方面的有效性。与传统的音频生成方法相比，Boomerang采样能够更好地保留原始音频的结构信息，并实现基于文本的精细控制。
关键设计：在实现过程中，需要仔细调整Boomerang采样的参数，例如引入原始样本信息的强度，以及文本提示的影响程度。此外，损失函数的设计也至关重要，需要保证生成的音频在保留原始结构的同时，能够满足文本提示的要求。具体的参数设置和损失函数细节在论文中未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用Boomerang采样增强后的训练数据，能够显著提升节拍跟踪器在小数据集上的性能。此外，该方法还成功实现了单音音频的乐器替换，证明了其在音频内容编辑方面的潜力。具体的性能提升数据和对比基线在论文中未详细给出，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用前景，包括：1) 音频数据增强，提高音乐信息检索任务的性能；2) 音乐创作辅助，帮助音乐人快速生成各种风格的音乐片段；3) 音频修复与编辑，例如去除噪声、替换乐器等；4) 个性化音乐推荐，根据用户喜好生成相似风格的音乐。
📄 摘要（原文）
Generative models of music audio are typically used to generate output based solely on a text prompt or melody. Boomerang sampling, recently proposed for the image domain, allows generating output close to an existing example, using any pretrained diffusion model. In this work, we explore its application in the audio domain as a tool for data augmentation or content manipulation. Specifically, implementing Boomerang sampling for Stable Audio Open, we augment training data for a state-of-the-art beat tracker, and attempt to replace musical instruments in recordings. Our results show that the rhythmic structure of existing examples is mostly preserved, that it improves performance of the beat tracker, but only in scenarios of limited training data, and that it can accomplish text-based instrument replacement on monophonic inputs. We publish our implementation to invite experiments on data augmentation in other tasks and explore further applications.