vggsound-caps, V2M-caps

vggsound-caps是基于VGGSound数据集构建的，包含19万个音频描述的caption数据；V2M-caps是基于V2M数据集构建的，包含600万个音乐描述的caption数据。这两个数据集为多模态音频和音乐生成任务提供了丰富的训练基础，支持文本、视频、图像等多种输入模态，可以生成不同类型的音频，包括声音效果和音乐。数据集的构建过程包括对现有数据集的注释和扩充，以及利用多模态掩码策略进行模型训练，以提升多模态表示学习和生成性能。

VGGsound-caps is constructed based on the VGGSound dataset, which contains 190,000 caption entries for audio descriptions. V2M-caps is built upon the V2M dataset, encompassing 6 million caption entries for music descriptions. These two datasets provide rich training foundations for multimodal audio and music generation tasks, supporting diverse input modalities such as text, video and images, and capable of generating various types of audio including sound effects and music. The construction process of these datasets includes annotating and expanding existing datasets, as well as adopting multimodal masking strategies for model training to enhance multimodal representation learning and generation performance.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

vggsound-caps and V2M-caps数据集是构建于VGGSound和V2M数据集之上的大规模多模态音频生成数据集。为了克服现有音频生成数据集在多模态和高质量数据方面的局限性，研究团队通过自动化的方法为视频数据集中的音频片段生成了文本描述，从而创建了vggsound-caps数据集，包含约19万个音频描述。同样，他们为V2M数据集中的音乐片段生成了音乐描述，形成了V2M-caps数据集，包含约600万个音乐描述。这些数据集为训练能够处理多模态输入的音频生成模型提供了丰富的训练资源。

使用方法

vggsound-caps和V2M-caps数据集可以用于训练和评估多模态音频生成模型。模型可以利用这些数据集进行训练，学习如何从文本、视频、图像和音频等多模态输入中生成高质量的音频。此外，这些数据集也可以用于评估模型在不同任务上的性能，如文本到音频生成、视频到音频生成、文本引导的音频修复和文本引导的音乐补全等。通过使用这些数据集进行训练和评估，可以有效地提高模型在多模态音频生成任务上的性能。

背景与挑战

背景概述

在多媒体创作中，音频生成对于提升用户体验至关重要。然而，现有的音频生成方法通常局限于单一模态，缺乏跨模态的统一能力，且高质量的多模态训练数据稀缺。为了解决这些问题，AudioX被提出，这是一个统一的Diffusion Transformer模型，用于Anything-to-Audio和音乐生成。AudioX可以生成高质量的音频和音乐，并提供灵活的自然语言控制，无缝处理包括文本、视频、图像、音乐和音频在内的各种模态。为了应对数据稀缺的问题，AudioX团队创建了两个综合数据集：vggsound-caps和V2M-caps。vggsound-caps基于VGGSound数据集，包含19万个音频字幕；V2M-caps基于V2M数据集，包含600万个音乐字幕。这些数据集为AudioX的音频生成任务提供了丰富的训练数据。

当前挑战

AudioX面临的挑战主要包括：1) 所解决的领域问题是音频生成，需要处理不同模态之间的数据整合和表示学习；2) 构建过程中遇到的挑战包括数据稀缺和高保真音频生成。为了应对这些挑战，AudioX采用了多模态掩码训练策略，并在训练过程中使用了两个综合数据集：vggsound-caps和V2M-caps。实验结果表明，AudioX在多种音频生成任务上达到了最先进的性能，并在处理不同模态的输入时表现出色。

常用场景

经典使用场景

vggsound-caps和V2M-caps数据集主要用于训练AudioX模型，该模型是一个统一的Diffusion Transformer模型，用于Anything-to-Audio和Music Generation。该模型能够从多种模态（包括文本、视频、图像、音乐和音频）中生成高质量的音频，并提供灵活的自然语言控制。此外，AudioX还可以无缝地处理各种输入模态，包括文本、视频、图像、音乐和音频。

解决学术问题

vggsound-caps和V2M-caps数据集解决了现有音频和音乐生成方法的局限性，这些方法通常在单一模态下操作，缺乏跨模态的能力，并且难以有效地整合多样化的输入。此外，现有的数据集通常只关注单一模态与音频的配对，限制了训练数据的多样性，并阻碍了能够无缝整合多个模态的模型的发展。vggsound-caps和V2M-caps数据集通过提供丰富的多模态数据，为训练能够处理多种模态输入的模型提供了基础。

实际应用

vggsound-caps和V2M-caps数据集的实际应用场景包括社交媒体、电影制作和视频游戏等领域。例如，在社交媒体中，用户可以通过输入文本或上传视频来生成相应的音频，从而增强多媒体内容的情感共鸣和观众的参与度。在电影制作中，导演可以使用这些数据集来生成各种声音效果和音乐，从而节省时间和成本。在视频游戏中，开发者可以使用这些数据集来生成各种游戏音效和背景音乐，从而提升游戏体验。

数据集最近研究

最新研究方向

AudioX 是一个统一的 Diffusion Transformer 模型，旨在解决现有音频和音乐生成方法在跨模态能力、数据稀缺性和多模态输入整合方面的限制。该模型能够生成高质量的音频和音乐，并支持自然语言控制，以及灵活处理各种模态（包括文本、视频、图像、音乐和音频）。AudioX 的关键创新在于其多模态掩码训练策略，该策略通过掩码跨模态的输入，迫使模型从掩码输入中学习，从而产生鲁棒和统一的跨模态表示。为了解决数据稀缺问题，研究人员创建了两个综合数据集：vggsound-caps 和 V2M-caps，分别包含基于 VGGSound 数据集的 19 万个音频字幕和基于 V2M 数据集的 600 万个音乐字幕。AudioX 不仅在多个基准测试中与最先进的专用模型相媲美，而且在处理各种输入模态和生成任务方面表现出显著的通用性。AudioX 的提出为音频生成领域带来了新的研究思路，特别是在多模态输入整合和音频生成模型的通用性方面。

相关研究论文

• AudioX: Diffusion Transformer for Anything-to-Audio Generation

  香港科技大学 · 2025年