VGGSound|音频生成数据集|视频处理数据集

VGGSound数据集是一个用于视频引导音频生成的工业级标准数据集，涵盖了电影、游戏和商业广告等多种真实场景。该数据集包含约173,000个视频片段及其对应的音频，旨在为视频到音频生成任务提供高质量的训练数据。数据集的创建过程包括视频分类、内容下载或录制、音频重采样和单声道转换、自动化标注和复杂视频理解等步骤，确保了数据的高质量和多样性。该数据集主要应用于音频生成领域，特别是在少样本设置下生成高质量同步音频，解决视频背景音缺失的问题。

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数据集介绍

构建方式

VGGSound数据集的构建过程采用了多阶段的数据收集与处理流程。首先，通过互联网下载或录制各类视频，确保数据多样性。每个视频均附带相应的音频，并通过重采样和单声道转换来保证音频质量。随后，利用自动化标注网络集群，结合细粒度时间戳检测器和多模态大语言模型（MLLMs）进行时间戳提取和文本标注。复杂视频理解则通过先进的视频大语言模型（Video-LLMs）完成，确保多声音事件的准确标注。最后，通过多轮过滤和切割，剔除低质量数据，生成高质量的音频-视频-文本数据集。

特点

VGGSound数据集涵盖了广泛的真实场景，包括电影、游戏和广告等多种类型，具有高度的多样性和实用性。其独特之处在于通过多模态对齐技术，实现了音频与视频在语义和时间上的精确同步。此外，数据集经过严格的过滤和标注，确保了音频与视频的高质量对齐，适用于工业级应用场景。数据集还支持少样本学习，能够在有限的标注数据下生成高质量的音频。

使用方法

VGGSound数据集主要用于视频引导的音频生成任务，特别是在少样本学习场景下。通过结合条件流匹配变换器和多模态视觉-音频链式思维（CoT）模块，模型能够从视频输入中生成高质量的音频。具体而言，模型首先通过流匹配变换器实现音频与视频的语义对齐，随后利用CoT模块在少样本设置下生成更精细的音频效果。该数据集还可用于评估音频生成模型的语义对齐、时间对齐和音频质量，支持多种应用场景，如游戏角色动作的同步音效生成、动画视频的音效增强以及短视频的背景音效生成。

背景与挑战

背景概述

VGGSound数据集由香港中文大学的研究团队于2020年提出，旨在为音频-视觉多模态学习提供大规模的数据支持。该数据集包含了超过30万条视频片段，涵盖了广泛的日常场景和声音类别，如动物叫声、乐器演奏、自然声音等。VGGSound的创建是为了解决音频-视觉对齐、声音定位以及多模态表示学习中的关键问题。通过提供高质量的音频-视觉对，VGGSound推动了音频生成、声音事件检测以及多模态理解等领域的研究进展，成为该领域的基准数据集之一。

当前挑战

VGGSound数据集在构建和应用过程中面临多重挑战。首先，音频-视觉对齐的精确性是一个核心难题，尤其是在复杂场景中，声音与视觉内容的同步性难以保证。其次，数据集的多样性要求涵盖广泛的场景和声音类别，这增加了数据采集和标注的复杂性。此外，音频生成任务中，如何在少样本设置下生成高质量的声音效果也是一个重要挑战，尤其是在工业级应用中，要求生成的音频不仅语义上与视频对齐，还需具备高保真度和时间同步性。这些挑战推动了多模态生成模型和少样本学习技术的发展。

常用场景

经典使用场景

VGGSound数据集在视频到音频生成（V2A）领域具有广泛的应用，尤其是在多模态学习任务中。该数据集通过提供丰富的视频和音频对，支持研究者探索视觉与听觉之间的语义对齐和时序同步问题。其经典使用场景包括视频配音、Foley音效生成以及虚拟现实中的沉浸式音频体验。通过结合视觉和音频信息，VGGSound为生成与视频内容高度匹配的音频提供了坚实的基础。

实际应用

VGGSound数据集在实际应用中展现了广泛的潜力，尤其是在影视制作、游戏开发和虚拟现实领域。在影视制作中，该数据集可用于自动生成与视频内容同步的音效，减少后期制作中的人工成本。在游戏开发中，VGGSound支持生成与角色动作高度匹配的音频，提升玩家的沉浸感。此外，虚拟现实中的沉浸式音频体验也受益于该数据集，能够生成与虚拟环境动态匹配的音频，增强用户的感官体验。

衍生相关工作

VGGSound数据集衍生了许多经典的多模态生成模型和研究工作。例如，基于该数据集的YingSound模型通过引入可学习的音频-视觉聚合器（AVA）和多模态思维链（CoT）模块，显著提升了少样本场景下的音频生成质量。此外，FoleyCrafter和Frieren等模型也利用VGGSound数据集，分别在音效生成和时序对齐方面取得了重要进展。这些工作不仅推动了视频到音频生成技术的发展，还为多模态生成模型的优化提供了新的思路。