تولید موسیقی و مدل‌های صوتی-زبانی

from audiocraft.models import MusicGen
model = MusicGen.get_pretrained("facebook/musicgen-small")   # 300M، سریع
model.set_generation_params(duration=10)                     # ثانیه‌های صدا
wav = model.generate(["upbeat synthwave with driving drums, 128 BPM"])
torchaudio.save("out.wav", wav[0].cpu(), 32000)              # خروجی 32 kHz
melody, sr = torchaudio.load("humming.wav")
wav = model.generate_with_chroma(                            # حفظ ملودی، تغییر طنین صدا
    ["jazz piano cover"], melody.squeeze(), sr)
from frechet_audio_distance import FrechetAudioDistance
fad = FrechetAudioDistance()                                 # فاصله‌ی امبدینگ VGGish
fad.get_fad_score("generated_folder/", "reference_folder/")  # کمتر بهتر است

class AudioProjector(nn.Module):
    def __init__(self, audio_dim=1280, llm_dim=4096):
        super().__init__()
        self.down = nn.Linear(audio_dim, llm_dim)  # تبدیل صوت به عرض امبدینگ LLM
        self.act = nn.GELU()
        self.up = nn.Linear(llm_dim, llm_dim)
    def forward(self, audio_features):
        return self.up(self.act(self.down(audio_features)))
qf = QFormer(n_queries=8, hidden=20)               # 8 پرس‌وجو (N=8)
tokens = qf.forward(frames)                        # ورودی 99 فریم، خروجی 8 توکن