现在，用音频也能指挥GAN生成图像了

Posted 2021-12-04 QbitAl

丰色 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

CLIP大家都不陌生吧？

由OpenAI于今年1月份推出，能够实现文本描述与图片的精准匹配。

现在，有人“灵机一动”，从CLIP中学习了一种音频表示方法。

用这个方法搭配VQGAN-CLIP，就能实现声音到图像的转变！

比如给它听4种不同的青蛙叫，它就能生成4种青蛙的照片：

△ 篇幅有限，只贴第一张图片对应的音频

给它听不同的教堂铃声，就能生成下面这样的图像：

△ 篇幅有限，只贴第一张图片对应的音频

再来一段更直观的根据音频生成的视频：

嗯，画风有点诡异，彷佛看到了还未被完全驯服的AI的内心世界……

不过这是不是还挺有意思？

那同样都使用VQGAN-CLIP，到底是用文字生成还是用这种音频表示的生成效果更好呢？

这也有一张对比图片：

第一行是VQGAN-CLIP根据文字生成的图片，第二行是根据音频。从左到右分别为：街头音乐、狗叫、小孩玩耍、枪击声。

你觉得哪个更像？

目前，关于这个音频表示方法的研究已被国际声学、语音与信号处理顶会ICASSP接收。

所以，一个音频是怎么和图像连接起来的呢？

从CLIP中提取音频表示方法

下面就来看看这个音频表示方法有何特殊之处。

方法名叫Wav2CLIP，从下图我们可以看出它和CLIP的模型架构非常像。

作为视听（audio-visual）对应模型，Wav2CLIP也有两个编码器，一个是冻结图像编码器（Frozen Image Encoder），一个是音频编码器，分别从视频中提取图像和音频数据进行训练。

冻结图像编码器通过冻结CLIP的图像编码器获得，也就是将CLIP视觉模型的图结构和权重固化到一起后直接加载运行。

音频编码器的预训练通过提取视频中CLIP图像的embedding完成，这也是Wav2CLIP的前置（pretext）任务。

按照CLIP论文的原始方法，研究人员采用对比损失（contrastive loss）进行特征提取，并添加多层感知器（MLP）作为投影层。

交叉投影的损失函数定义如下：

△ f/g：投影函数，L：对比损失函数

添加MLP层的好处有两个：

一是有助于稳定提取过程；

二是能够加强多模态的一致性，因为模型学习到的音频embedding能通过这个投影层恢复CLIP图像的embedding。

总的来说，Wav2CLIP的训练数据为一段视频，利用CLIP的图像编码器（freeze操作）对音频图片和音频进行特征提取，就可以生成“明白”自己应该对应什么图片的音频表示。

所以反过来也可以根据这种表示推出图片，就像我们在开头看到的“青蛙”和“教堂铃声”一样。

具体方法就是通过把引导VQGAN在潜空间中查找与文本提示匹配的图像的CLIP embeddings，替换成Wav2CLIP音频embeddings而完成。

由于Wav2CLIP不同于以往的视听对应模型，它不需要将视觉模型与听觉模型结合起来学习，所以训练方法也就非常轻量级。

再加上Wav2CLIP的embeddings源于CLIP，这意味着它们是与文字对齐的。

所以经过额外层的训练，Wav2CLIP也能执行零样本音频分类、音频字幕和跨模态检索（根据文本搜索音频）等下游任务。

下游任务性能比较

在实验评估中，Wav2CLIP采用ResNet-18的架构作为音频编码器。

首先来看Wav2CLIP在分类和检索任务上的性能。

• 与非SOTA的音频表示模型相比，Wav2CLIP在几乎所有分类和检索任务中的性能都比YamNet和OpenL3略强，不是最强的地方，表现和第一名差别也不大。

具体在检索任务上，对于音频检索（AR），可以看到Wav2CLIP作为帧级特征提取器的性能很有竞争力。

对于跨模态检索（CMR）任务，Wav2CLIP达到了0.05 MRR，这意味着它能够从前20个音频中检索出正确结果，比OpenL3好不少。

• 与SOTA模型相比，仍有改进的余地。

不过也情有可原，因为对于大多数SOTA模型来说，编码器在每个任务上都经过专门的训练或微调，而Wav2CLIP只用冻结特征提取器，并且只训练简单的MLP分类器输出答案，也就是所有任务都采用的是同一个音频编码器。

再看在音频字幕任务中与基线比较的结果：

所有指标都略优于基线。

不过作者表示，这不是一个公平的比较，因为他们的编码器和解码器架构都不同，但他们想表明的是：Wav2CLIP很容易适应不同的任务，并且仍然具有合理的性能。

最后再来看一下Wav2CLIP与OpenL3和YamNet使用不同百分比的训练样本进行VGGSound音频分类的结果（VGGSound包含309种10s的YouTube视频）。

可以发现Wav2CLIP碾压OpenL3，和YamNet不相上下——使用10%的训练数据就能达到相同性能。

不过Wav2CLIP和YamNet预训练的前置任务非常不同，YamNet需要大量的标记数据，Wav2CLIP在完全没有人工注释的情况下完成预训练，所以Wav2CLIP更易于扩展。

总的来说，这种音频表示方法进一步训练的模型在上面这3种任务上都能表现出与同类相媲美或更高的性能。

在未来工作方面，研究人员表示将在Wav2CLIP上尝试各种专门为多模态数据设计的损失函数和投影层，并探索从共享embedding空间生成音频，以实现从文本或图像到音频的跨模态生成。

论文地址：
https://arxiv.org/abs/2110.11499

开源代码：
https://github.com/descriptinc/lyrebird-Wav2CLIP

更多音频转图像的demo欣赏：

https://descriptinc.github.io/lyrebird-wav2clip