SAM Audio（Segment Anything Model for Audio）是Meta Research开源的首个“像点选图像一样点选声音”的交互式音频分割模型。它支持文本、视觉点击和时间片段三种提示方式，能够从复杂混合音频中精准分离出用户指定的声音元素。
一、SAM Audio 是什么？
SAM Audio 是SAM（Segment Anything Model）系列在音频领域的重要扩展，旨在构建一个通用、可交互、可扩展的音频分割基础模型。
与传统专注于单一任务（如人声/伴奏分离）的模型不同，SAM Audio的核心创新在于其多模态提示能力。用户无需了解复杂的音频处理参数，只需通过自然语言描述（如“吉他声”）、在视频画面中点击发声物体、或圈定时间范围，即可告诉模型“想要听什么”，模型会自动完成精确的分离工作。
二、SAM Audio 能做什么？
1️⃣ 多模态提示音频分离
SAM Audio支持三类提示，并可灵活组合使用：
- 文本提示：用自然语言描述目标声音，例如“背景中的钢琴声”。
- 视觉提示：在视频中直接点击正在发声的对象（人物、乐器等），模型将结合视觉与音频信息分离对应声源。
- 时间段提示：标注某段时间内出现的声音，模型可在完整音频中提取所有同类声源。
这种直观的交互方式极大地降低了音频分离技术的使用门槛。
2️⃣ 统一的音频分割模型
传统音频分离方案通常是“一事一模型”，人声、乐器、环境音分离各自为政。SAM Audio采用统一模型设计，能够处理语音、音乐、通用音效等多种类型的声音，无需为不同任务重复训练，显著提升了模型的通用性与扩展性。
3️⃣ 无参考音频评测：SAM Audio Judge
Meta同步提出了SAM Audio Judge评测方法。其特点在于不需要干净的参考音轨，直接从感知层面判断分离结果是否“听起来正确”，更贴近人类的主观听觉体验，解决了真实场景中缺乏纯净源音频的评测难题。
4️⃣ 真实环境评测基准：SAM Audio-Bench
为了确保模型在真实场景下的有效性，Meta发布了SAM Audio-Bench评测基准。该基准基于真实环境采集与构建，覆盖多种音频类型与提示方式，并支持上述无参考评测，是首个面向实际应用的多模态音频分割基准。
三、核心技术原理解析
🔹 PE-AV：感知编码器视听模块
模型的核心是Perception Encoder Audiovisual（PE-AV）模块。它能提取视频的逐帧特征，并与音频特征进行时间对齐与语义融合。通过整合视觉线索（如嘴型、物体运动），模型能更精准地判断“哪个声音来自哪个对象”以及“声音何时出现”，为提示式分割提供了精确的时空定位能力。
🔹 生成式音频分离架构
SAM Audio采用了生成式建模思路，而非传统的频谱裁剪方法。它将混合音频与提示信息共同编码，然后通过基于扩散Transformer / Flow Matching的框架生成目标音轨和剩余音轨。这种在人工智能领域，尤其是生成式模型中常见的架构，在处理复杂、重叠的声源时表现更为稳定。
🔹 大规模多模态数据训练
为提升模型的鲁棒性与泛化能力，训练过程中使用了大规模、多样化的数据：
- 包含真实采集与人工合成的混合音频。
- 覆盖语音、音乐、环境音等多种声源类型。
- 对文本、视觉、时间等多种提示形式进行联合训练。
这种利用合成数据增强训练的策略，在大数据处理和模型训练中常被用来扩展数据边界。
四、开源与使用方式
📌 项目地址
📌 推理示例（Python）
官方提供了基于PyTorch的完整推理脚本和Notebook示例。
from sam_audio import SAMAudio, SAMAudioProcessor
model = SAMAudio.from_pretrained("facebook/sam-audio-large")
processor = SAMAudioProcessor.from_pretrained("facebook/sam-audio-large")
audio_path = "example.wav"
text_prompt = "吉他声"
# 后续处理...
五、典型应用场景
- 音频清理与降噪：精准去除视频或录音中特定的背景噪声（如交通声、键盘声）。
- 视频与内容创作：从视频素材中按对象分离声音，极大提升后期剪辑的灵活性。
- 音乐制作：从混合音轨中提取指定乐器、人声或声部，用于混音、采样或再创作。
- 无障碍辅助技术：在助听设备或音频增强应用中，强化对话语音等关键信息声音。
- 音频分析与研究：支持生态声学监测、声音事件检测等学术与工业研究任务。
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发表于 5 天前
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