在当今快速发展的技术领域，空间音频技术正逐渐崭露头角，为虚拟现实、沉浸式娱乐等领域带来前所未有的体验。阿里巴巴通义实验室语音团队推出的OmniAudio，正是这一领域的创新成果。它是一种能够从360°视频生成空间音频（FOA）的模型，旨在为用户提供更加真实、沉浸的音频体验。本文将深入探讨OmniAudio的技术原理、主要功能、应用场景及其在行业中的价值。
OmniAudio：空间音频生成的新突破
随着虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的日益成熟，用户对于沉浸式体验的需求也越来越高。传统的音频技术往往难以满足这种需求，因为它们无法捕捉声音的方向性和空间感。OmniAudio的出现，正是为了解决这一问题。它通过对360°视频进行分析，能够生成具有空间感的音频，让用户在虚拟环境中感受到声音的真实方位和移动，从而增强沉浸感。
为了训练OmniAudio模型，阿里巴巴通义实验室构建了一个大规模数据集Sphere360。该数据集包含超过10.3万个视频片段，涵盖288种不同的音频事件，总时长达到288小时。Sphere360数据集的丰富性和多样性，为OmniAudio模型的训练提供了坚实的基础。
OmniAudio的训练过程分为两个阶段：自监督的coarse-to-fine流匹配预训练和基于双分支视频表示的有监督微调。这两个阶段的训练相互补充，共同提升了OmniAudio模型的性能。
OmniAudio的主要功能与特点
OmniAudio的核心功能是从360°视频生成空间音频。与传统的音频生成技术不同，OmniAudio生成的音频是FOA（First-Order Ambisonics）格式，这是一种标准的3D空间音频格式。FOA音频能够捕捉声音的方向性，从而实现真实的3D音频再现。
FOA音频使用四个通道（W、X、Y、Z）来表示声音。其中，W通道负责捕捉整体声压，X、Y、Z通道则分别捕捉前后、左右以及垂直方向的声音信息。这种表示方式使得FOA音频能够准确地还原声音在三维空间中的位置和移动。
OmniAudio的另一个重要特点是其能够提升沉浸式体验。通过生成具有空间感的音频，OmniAudio能够让用户在虚拟现实和沉浸式娱乐中获得更加真实的感受。例如，在观看VR电影时，如果场景中有一辆汽车从左向右驶过，OmniAudio能够生成相应的音频，让用户听到汽车从左边传来，然后逐渐移动到右边的声音，从而增强用户的沉浸感。
OmniAudio的技术原理：深度学习与空间音频的结合
OmniAudio的技术原理主要包括两个方面：自监督的coarse-to-fine流匹配预训练和基于双分支视频表示的有监督微调。
自监督的coarse-to-fine流匹配预训练
由于真实的FOA数据相对稀缺，研究团队首先利用大规模的非空间音频资源（如FreeSound、AudioSet、VGGSound等）进行自监督学习。为了利用这些非空间音频数据，研究团队将立体声转换为“伪FOA”格式。具体来说，W通道为左右声道之和，X通道为左右声道之差，Y、Z通道置零。这种转换方法虽然简单，但能够有效地提取音频的时序和结构信息。
在模型训练过程中，研究团队将转换后的“伪FOA”音频送入四通道VAE（Variational Autoencoder）编码器，获得潜在表示。然后，以一定的概率对潜在表示进行随机时间窗掩码，并将掩码后的潜在序列与完整序列一同作为条件输入至流匹配模型。流匹配模型通过最小化掩码前后潜在状态的速度场差异，实现对音频时序和结构的自监督学习。通过这个阶段的训练，模型能够掌握通用的音频特征和宏观时域规律，为后续空间音频的精细化提供了基础。
基于双分支视频表示的有监督微调
在完成自监督预训练后，研究团队使用真实的FOA音频数据对模型进行有监督微调。在这个阶段，模型主要关注四通道的空间特性。
为了强化模型对声源方向的表征能力，研究团队对真实的FOA潜在序列进行更高概率的掩码，从而迫使模型更加关注W/X/Y/Z四个通道之间的互补关系。通过这种方式，模型在解码端能够提升对高保真空间音频细节的重建效果。
在微调过程中，研究团队还将模型与双分支视频编码器结合。对于输入的360°全景视频，使用冻结的MetaCLIP-Huge图像编码器提取全局特征。同时，从同一视频中裁取FOV（Field of View）局部视角，同样通过该编码器获取局部细节表征。全局特征经最大池化后作为Transformer的全局条件，局部特征经时间上采样后与音频潜在序列逐元素相加，作为逐步生成过程中的局部条件。
通过这种双分支结合的方式，模型能够同时利用全局和局部视频信息，从而更加准确地生成与视频内容相匹配的空间音频。在微调完成后，在推理阶段只需采样学得的速度场，再经VAE解码器恢复波形，就能输出与360°视频高度对齐、具备精确方向感的四通道空间音频。
OmniAudio的应用场景：从VR到智能家居
OmniAudio的应用场景非常广泛，涵盖了虚拟现实、沉浸式娱乐、智能语音助手、机器人和自动驾驶等多个领域。
虚拟现实（VR）和沉浸式体验
OmniAudio最直接的应用场景是虚拟现实（VR）和沉浸式体验。通过为VR内容生成与视觉场景高度匹配的空间音频，OmniAudio能够显著增强用户的沉浸感。例如，在VR游戏中，如果玩家听到敌人的脚步声从身后传来，他们会立即意识到危险，并迅速做出反应。这种真实的听觉体验能够极大地提升游戏的乐趣。
360°视频配乐
OmniAudio还可以用于为360°全景视频自动生成沉浸式音效。传统的视频配乐往往只能提供简单的背景音乐，而无法提供与视频内容相匹配的空间音频。OmniAudio能够根据视频内容自动生成具有方向感和空间感的音效，使观众在观看视频时能获得更真实的听觉体验。例如，在观看一段在森林中拍摄的360°视频时，OmniAudio能够生成鸟鸣、树叶沙沙作响等声音，让观众仿佛身临其境。
智能语音助手
OmniAudio还可以集成到智能家居设备中，如智能音箱、智能家电等，实现语音控制和交互。通过结合语音识别和空间音频技术，智能语音助手能够更加准确地理解用户的指令，并提供更加个性化的服务。例如，用户可以通过语音指令控制家电的开关、调节温度、查询信息等。
机器人和自动驾驶领域
OmniAudio还可以应用于机器人和自动驾驶领域，为这些系统提供更准确的声音定位和环境感知。在机器人领域，OmniAudio可以帮助机器人识别声音的来源，从而更好地理解周围环境。在自动驾驶领域，OmniAudio可以帮助车辆识别警笛声、喇叭声等，从而提高驾驶安全性。
OmniAudio的行业价值与未来展望
OmniAudio的推出，不仅为空间音频技术带来了新的突破，也为相关行业带来了巨大的价值。通过提供更加真实、沉浸的音频体验，OmniAudio能够提升虚拟现实、沉浸式娱乐等领域的用户体验，推动这些领域的发展。
随着技术的不断进步，OmniAudio的未来发展前景广阔。一方面，可以通过改进模型结构、优化训练方法等方式，进一步提升OmniAudio的性能。另一方面，可以将OmniAudio与其他技术相结合，如人工智能、云计算等，拓展其应用场景。
例如，可以将OmniAudio与人工智能技术相结合，实现更加智能化的音频生成。通过分析视频内容，自动识别其中的物体、场景等，并生成与之相匹配的空间音频。此外，还可以将OmniAudio与云计算技术相结合，实现大规模的音频生成和处理。通过将计算任务分布到云端，可以大大提高音频生成的效率。
总而言之，OmniAudio作为阿里巴巴通义实验室语音团队推出的一项创新技术，为空间音频领域带来了新的突破。它不仅能够从360°视频生成高质量的空间音频，还能够提升虚拟现实、沉浸式娱乐等领域的用户体验。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，OmniAudio有望在未来发挥更大的作用，为人们的生活带来更多的便利和乐趣。
