音质AIGC的应用与实践(公开版)

报告内容围绕音乐领域的技术创新与应用展开，主要聚焦于音乐的分离、超分辨率提升以及母带处理等方面，旨在通过人工智能（AIGC）技术优化音乐体验。以下是总结归纳的关键点：

音乐分离

1. 技术方法：报告介绍了从2018年至2023年，音乐分离技术的发展，包括Conv-TasNet、Spleeter、ResUNet、Decouple+Hybrid、Demucs、BSRNN等方法。其中，BSRNN的核心思想在于对音乐的频域切分不同子带，并在时域和频域上建立序列模型。

2. 业务应用：音乐分离技术在多个场景中得到应用，包括：

   • 臻品全景声：通过6轨分离制作全景声，为SVIP用户带来沉浸式体验。
   • TME聚星、TMEStudio、启明星：面向用户提供音乐分离服务，如声伴分离、6轨分离等。
   • 全民K歌：提供临境音效、干声分离、五维打分、伴奏分离等服务，增强用户体验。
   • 懒人听书、启明星音色试唱、低频公益：利用干声分离技术改善特定场景下的聆听体验。
   • AIGC-X：用于识别歌曲中的人声是否由AI生成。
   • 无混响无和声干声分离：用于歌声合成，保留原曲的混响和声，提升合成质量。

音乐超分

• 技术原理：报告提出了一种使用生成对抗网络（GANs）的超分辨率方法，将音乐升至96kHz/24bit的Hi-Res音质。
• 业务应用：实现实时处理，提升音乐的清晰度和细节。

珍品母带

• 母带概念：母带是歌曲制作完成后的最初版本，代表最高品质的录音状态。
• 母带模型：介绍了一个从192kHz/24bit母带到高解析度无损音质（SQ）的母带模型，以及如何通过优化目标来提升音频质量。
• 业务应用：优化后的母带模型上线后，显著提升了音乐的播放量、观看次数和人均播放时长，增强了用户的体验和口碑。

总结

报告强调了腾讯音乐天琴实验室通过AIGC技术在音乐分离、超分辨率提升和母带处理方面的创新应用，旨在为用户提供更高品质、更个性化的音乐体验。通过一系列的技术革新和业务扩展，不仅提高了音乐的播放质量，还丰富了音乐内容的多样性和用户体验的深度。