SAM Audio：Meta开源多模态音频分割模型，精准分离复杂声音场景

SAM Audio是Meta推出的开源音频分割模型，延续其感知智能技术优势，核心依托Perception Encoder Audiovisual（PE-AV）视听融合架构，支持文本、视觉、时间片段等多模态提示输入，能从复杂音频混合中精准分离特定声音。模型兼具实时处理能力与高精度分离效果，搭配专属无参考评测工具与真实环境基准测试，为音频编辑、创意制作、无障碍技术等场景提供高效解决方案，推动音频AI的实用化与包容性发展。

SAM Audio核心优势：

1、多模态提示灵活适配：

打破单一输入限制，支持文本描述（如“吉他声”“交通噪声”）、视频视觉点选（点击发声物体）、时间片段标记三种提示方式，用户可根据场景灵活选择，降低操作门槛。

2、视听融合+精准时序，分离精度高：

PE-AV架构融合逐帧视频特征与音频表示，实现视听信息精准对齐与时间标注，即使在复杂混合音频中，也能精准锁定目标声音，避免分离偏差。

3、高效实时处理，适配大规模场景：

实时因子约为0.7，运行速度快于实时处理，无需长时间等待即可完成音频分离，适合批量音频处理或实时应用场景。

4、全场景覆盖+鲁棒性强：

经大规模多模态数据训练，涵盖语音、音乐、通用音效等多种声音类型，能适配真实环境中的复杂音频场景，泛化能力突出。

5、生态完善，评测与基准兼备：

配套SAM Audio Judge无参考评测模型（无需参考音轨即可客观评估分离质量）与SAM Audio-Bench真实环境基准测试，确保模型在实际应用中的有效性与可靠性。

SAM Audio核心功能：

1、多模态提示音频分离：

通过文本描述、视频视觉选择、时间片段标记任意一种或多种提示，从混合音频中精准分离目标声音（如人声、乐器声、特定噪声）。

2、全类型音频任务支持：

兼容语音分离、音乐乐器提取、通用音效分离等多元任务，适配播客清理、歌曲混音、视频配音等不同场景需求。

3、无参考音频质量评测：

内置SAM Audio Judge评测工具，基于人类感知维度评估分离质量，无需原始参考音轨，提供贴近实际听觉体验的客观标准。

4、真实环境基准验证：

配套SAM Audio-Bench基准测试（首个真实环境音频分离基准），覆盖多音频领域与提示类型，确保模型在实际场景中的鲁棒性。

5、高效实时处理：

实时因子约0.7，处理速度超越音频时长本身，支持大规模批量处理与实时应用部署，兼顾效率与体验。

6、无障碍技术适配：

预留技术接口，支持与听力辅助设备集成，为无障碍场景提供定制化音频分离能力。

SAM Audio技术原理：

1、PE-AV视听融合架构：

基于Meta Perception Encoder模型拓展，提取逐帧视频视觉特征并与音频表示精准对齐，融合视听语义信息与时间标注，为目标声音定位提供双重支撑，提升分离精度。

2、流匹配扩散Transformer：

采用生成式建模框架，将混合音频与多模态提示编码为共享特征表示，通过扩散模型生成目标音轨与剩余音轨，实现端到端精准分离，兼容多种提示模态输入。

3、大规模多模态训练：

融合真实场景混合音频与合成数据，覆盖语音、音乐、通用音效等丰富声音事件，结合先进音频合成策略，强化模型对复杂环境、多样声音类型的适配能力。

4、无参考评测技术：

SAM Audio Judge通过学习人类听觉感知规律，从清晰度、完整性等维度构建评测体系，无需原始参考音轨即可客观评估分离质量，解决传统评测依赖参考音的局限性。

SAM Audio应用场景：

1、音频清理与降噪：

去除播客、录音、会议音频中的背景噪声（如交通声、宠物叫声、环境杂音），提升音频清晰度，适配内容创作、办公记录等场景。

2、创意媒体与音乐制作：

从歌曲中分离人声、吉他、钢琴等特定乐器音轨，支持音频重新混音、二次创作；也可提取影视片段中的特定音效，为创意制作提供素材支持。

3、无障碍与听力辅助：

与助听器、听力辅助设备集成，精准分离人声与环境噪声，帮助听力受损人群聚焦核心音频内容，提升听觉理解效果。

4、视频编辑与后期制作：

在视频剪辑中，通过点选视频中的发声对象（如歌手、乐器、交通工具）分离对应声音，灵活调整音轨搭配，提升视频后期制作的灵活性与效率。

5、音频分析与科研：

为音乐分析（如乐器演奏技巧研究）、声音生态学（如自然环境中特定生物声音监测）、语音研究等领域提供精准分离工具，助力学术研究与数据挖掘。

进入SAM Audio的项目地址官网入口

LLaMA：Meta(Facebook)推出的AI大语言模型

V-JEPA：一款由Meta AI发布的AI新型视频学习模型（附论文网址及博客网址）

标签： Meta AI, 音频分割模型

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