這項由Sony AI、Sony Group Corporation和加州大學圣地亞哥分校聯(lián)合開展的突破性研究，于2025年10月發(fā)表在arXiv預印本服務器上（論文編號：arXiv:2510.02110v1），有興趣深入了解的讀者可以通過該編號查詢完整論文。研究團隊由Sony AI的齊藤弘一博士領導，包括來自多個頂尖研究機構(gòu)的專家。

要理解這項研究的重要性，我們可以從一個簡單的場景開始。當你觀看一部無聲電影時，會感覺缺少了什么嗎？沒錯，就是聲音。而現(xiàn)在，研究人員正在嘗試讓計算機自動為視頻添加聲音，這就像給無聲電影配上完美的音效。然而，傳統(tǒng)的方法有一個重大局限：它們需要先看完整部電影，才能為其配音。這就好比一個配音師必須先把整部電影從頭到尾看完，記住所有情節(jié)，然后才能開始工作。

Sony AI的研究團隊意識到這種方法在實際應用中存在問題。想象一下你正在玩一個實時生成的游戲世界，或者觀看一場正在進行的直播，這些場景都無法預先知道接下來會發(fā)生什么。如果AI配音師必須等到"電影"完全結(jié)束才能開始工作，那顯然是不現(xiàn)實的。

為了解決這個問題，研究團隊提出了一個全新的概念：逐幀在線視頻轉(zhuǎn)音頻生成。這就像培訓一個能夠邊看邊配音的AI配音師，它只需要看到當前和之前的畫面，就能實時生成與畫面完美匹配的聲音。這種能力對于游戲世界生成、實時內(nèi)容創(chuàng)作和互動應用具有革命性意義。

SoundReactor是目前第一個專門為這種逐幀在線任務設計的框架。想象一下，這就像一個超級敏感的聽覺系統(tǒng)，能夠根據(jù)眼前發(fā)生的事情立即產(chǎn)生相應的聲音反應。整個系統(tǒng)的工作原理可以比作一個訓練有素的現(xiàn)場音效師，他能夠在電影拍攝現(xiàn)場，根據(jù)演員的每一個動作和場景的每一個變化，實時制造出完美匹配的音效。

研究團隊在設計SoundReactor時面臨三個核心挑戰(zhàn)。首先是端到端的因果性問題，就像音效師不能偷看劇本的后續(xù)情節(jié)一樣，AI系統(tǒng)也不能獲取未來的畫面信息。其次是低延遲要求，就像現(xiàn)場音效師必須在動作發(fā)生的瞬間就做出反應，不能有明顯的延遲。最后是高質(zhì)量音頻生成，生成的聲音必須既真實又與畫面完美同步。

為了應對這些挑戰(zhàn)，SoundReactor采用了一種創(chuàng)新的架構(gòu)設計。整個系統(tǒng)可以想象成三個相互配合的組件：視頻理解模塊、音頻建模模塊和多模態(tài)生成器。視頻理解模塊就像一雙敏銳的眼睛，能夠快速捕捉畫面中的關鍵信息。音頻建模模塊則像一個音頻專家，理解各種聲音的特征和規(guī)律。多模態(tài)生成器則是整個系統(tǒng)的大腦，負責將視覺信息轉(zhuǎn)換為相應的音頻。

在視頻理解方面，研究團隊選擇了DINOv2視覺編碼器。這種選擇類似于為音效師配備一副高質(zhì)量的眼鏡，讓他能夠更清晰地觀察細節(jié)。DINOv2的輕量級版本只有2100萬個參數(shù)，就像一個緊湊但功能強大的觀察設備，既保證了處理效率，又提供了豐富的語義信息。更重要的是，系統(tǒng)還會計算相鄰幀之間的差異，這就像音效師不僅看到當前畫面，還能感知到畫面的變化趨勢，從而更好地預測應該產(chǎn)生什么樣的聲音。

在音頻建模方面，SoundReactor采用了連續(xù)值音頻標記而不是傳統(tǒng)的離散標記。這種選擇的好處可以用調(diào)色板來比喻：離散標記就像只有有限幾種顏色的調(diào)色板，而連續(xù)值標記則像擁有無限漸變色彩的調(diào)色板。對于復雜的全頻段立體聲音頻，連續(xù)值表示能夠提供更好的重建質(zhì)量，就像用更豐富的色彩能夠畫出更逼真的畫作一樣。

系統(tǒng)的核心是一個因果的解碼器型多模態(tài)Transformer，配備了擴散頭。這個組件就像一個經(jīng)驗豐富的樂隊指揮，能夠協(xié)調(diào)各種信息源，生成和諧統(tǒng)一的音頻輸出。擴散頭的工作原理類似于一個從噪音中逐步雕琢出美妙聲音的藝術家，通過多次迭代優(yōu)化，最終生成高質(zhì)量的音頻。

為了進一步提高效率，研究團隊還引入了一致性微調(diào)技術。這種技術就像訓練音效師進行快速反應練習，讓他們能夠在更短的時間內(nèi)做出同樣質(zhì)量的判斷。通過這種訓練，系統(tǒng)能夠在保持音質(zhì)的同時，大幅減少生成音頻所需的計算步驟。

一、突破性的技術創(chuàng)新

SoundReactor的第一個重大創(chuàng)新在于重新定義了視頻轉(zhuǎn)音頻生成任務的范疇。傳統(tǒng)的方法就像要求廚師必須看到完整菜譜和所有食材后才能開始烹飪，而SoundReactor則訓練出了一個能夠邊看食材邊決定下一步操作的"即興廚師"。這種逐幀在線生成的能力打破了傳統(tǒng)方法的限制，為實時應用鋪平了道路。

在技術架構(gòu)上，SoundReactor采用了三個相互協(xié)作的核心組件。視頻標記建模組件承擔著"眼睛"的角色，它使用預訓練的DINOv2視覺編碼器來提取每一幀的網(wǎng)格特征。這個過程就像一個細心的觀察者，不僅關注當前畫面的內(nèi)容，還會比較相鄰幀之間的差異，捕捉運動和變化的信息。這種設計的巧妙之處在于，它既保持了因果性約束，又提供了時間維度的線索。

音頻標記建模組件則扮演著"耳朵"的角色。與許多現(xiàn)有方法不同，SoundReactor選擇使用連續(xù)值音頻表示而非離散標記。這種選擇背后有著深刻的考量：就像音樂家更喜歡使用能夠表達細微音調(diào)變化的樂器，連續(xù)值表示能夠更好地捕捉音頻的微妙差異，特別是對于復雜的全頻段立體聲內(nèi)容。這種方法不僅提高了重建質(zhì)量，還簡化了自回歸建模過程，因為每個時間幀只需要預測一個標記，而不是多個代碼索引。

多模態(tài)Transformer是整個系統(tǒng)的"大腦"，它采用了類似LLaMA的架構(gòu)設計，使用RMSNorm進行預歸一化、SwiGLU激活函數(shù)和旋轉(zhuǎn)位置嵌入。這個組件的工作方式類似于一個經(jīng)驗豐富的電影制作人，能夠理解視覺信息的語義含義，并將其轉(zhuǎn)換為相應的音頻指令。配備的擴散頭則像一個精密的音頻合成器，通過迭代去噪過程生成高質(zhì)量的音頻內(nèi)容。

二、訓練策略的精妙設計

SoundReactor的訓練過程分為兩個階段，就像培養(yǎng)一個專業(yè)音效師需要先打基礎再提高技藝一樣。第一階段是擴散預訓練，這個階段的目標是讓系統(tǒng)學會基本的視頻轉(zhuǎn)音頻映射關系。訓練過程使用了去噪分數(shù)匹配目標函數(shù)，在EDM2框架下進行。這就像讓學徒先學會識別不同場景應該配什么樣的音效，建立基本的對應關系。

在這個階段，系統(tǒng)需要處理一個特殊的挑戰(zhàn)：如何在不依賴未來信息的前提下生成高質(zhì)量音頻。研究團隊通過精心設計的因果約束來解決這個問題。系統(tǒng)在訓練時就像一個只能看到當前和過去畫面的音效師，必須學會僅基于已有信息做出最佳判斷。這種約束雖然增加了任務難度，但確保了系統(tǒng)在實際應用中的可靠性。

第二階段是一致性微調(diào)，這個階段使用了Easy Consistency Tuning技術。這種技術的工作原理類似于教授音效師快速決策技巧。通過逐步收緊一致性條件，系統(tǒng)學會了在更少的推理步驟中生成同樣質(zhì)量的音頻。這種訓練方法的巧妙之處在于，它從預訓練的擴散模型開始，逐步過渡到一致性模型，就像從慢工出細活的傳統(tǒng)工藝過渡到高效的現(xiàn)代生產(chǎn)方式。

訓練過程中還引入了分類器自由引導機制。這種技術就像給音效師提供一個"對比參考"：系統(tǒng)會同時學習有視覺條件和無視覺條件的音頻生成，然后通過對比來增強條件信息的作用。在推理時，系統(tǒng)能夠根據(jù)引導強度來調(diào)節(jié)生成音頻與視覺內(nèi)容的匹配程度。

三、卓越的實驗表現(xiàn)

研究團隊在OGameData250K數(shù)據(jù)集上進行了全面評估，這個數(shù)據(jù)集包含了來自各種AAA級游戲的多樣化游戲視頻。選擇游戲視頻作為測試對象并非偶然，因為游戲世界正是世界模型應用的重要場景，同時游戲音頻通常包含豐富的音效類型，是測試音頻生成系統(tǒng)的理想場景。

實驗結(jié)果展現(xiàn)了SoundReactor的卓越性能。在客觀評估方面，系統(tǒng)在多個指標上都表現(xiàn)出色。音頻質(zhì)量方面，使用FAD和MMD指標評估，SoundReactor在不同配置下都達到了很好的效果。特別值得關注的是，即使是使用一致性微調(diào)后的版本，在大幅減少推理步驟的情況下，仍然保持了與原始擴散模型相當?shù)囊纛l質(zhì)量。

在音視覺對齊評估中，SoundReactor表現(xiàn)出了良好的語義和時間同步能力。ImageBind分數(shù)反映了音頻與視覺內(nèi)容的語義一致性，而DeSync指標則評估了時間同步的準確性。實驗結(jié)果表明，系統(tǒng)能夠生成與視覺內(nèi)容高度匹配的音頻，無論是在語義層面還是時間層面。

主觀評估進一步驗證了系統(tǒng)的實用性。研究團隊邀請了17名評估者對生成的音頻進行打分，評估維度包括整體音頻質(zhì)量、音視覺語義對齊、時間對齊和立體聲質(zhì)量。結(jié)果顯示，SoundReactor在所有維度上都獲得了滿意的評分，特別是在立體聲生成方面表現(xiàn)突出，證明了系統(tǒng)能夠生成具有正確聲像定位的立體聲音頻。

延遲性能測試展現(xiàn)了SoundReactor在實時應用方面的潛力。系統(tǒng)在單個H100 GPU上處理30FPS、480p視頻時，能夠?qū)崿F(xiàn)26.3毫秒的波形級延遲（NFE=1）和31.5毫秒的波形級延遲（NFE=4）。這種性能水平意味著系統(tǒng)能夠滿足實時應用的需求，為互動式內(nèi)容創(chuàng)作和實時世界模型應用提供了可能。

四、技術深度解析

SoundReactor在技術實現(xiàn)上有許多值得深入探討的細節(jié)。在視覺處理方面，系統(tǒng)采用了網(wǎng)格特征而非傳統(tǒng)的CLS標記，這個選擇基于一個重要發(fā)現(xiàn)：CLS標記缺乏進行音視覺同步所需的時間線索。通過分析相鄰幀和間隔幀之間的余弦相似度，研究團隊發(fā)現(xiàn)相鄰幀的平均余弦相似度高達0.99，這種高相似性可能會影響時間變化的捕捉。

為了解決這個問題，系統(tǒng)引入了相鄰幀差分機制。這種方法類似于計算機視覺中的光流概念，通過比較相鄰幀的特征差異來捕捉運動信息。這種設計使得系統(tǒng)不僅能夠理解當前幀的內(nèi)容，還能感知場景的動態(tài)變化，從而生成更加合適的音頻響應。

在音頻建模方面，SoundReactor使用的變分自編碼器采用了特殊的設計。與原始Stable Audio系列不同，研究團隊專門為48kHz立體聲音頻重新訓練了VAE，并將時間下采樣率從2048調(diào)整為1600。這種調(diào)整確保了音頻的時間分辨率與視頻幀率更好地匹配，有利于實現(xiàn)精確的音視覺同步。

擴散頭的設計融合了MAR和EDM2的優(yōu)點。MAR提供了連續(xù)值標記的自回歸生成框架，而EDM2則貢獻了高效的擴散訓練方法。這種融合就像將兩種優(yōu)秀的烹飪技法結(jié)合起來，創(chuàng)造出了新的美味。系統(tǒng)還引入了不確定性函數(shù)來量化去噪過程中的不確定性，這種設計有助于提高訓練的穩(wěn)定性和最終的生成質(zhì)量。

五、應用前景與影響

SoundReactor的意義遠遠超出了技術本身，它為多個應用領域開辟了新的可能性。在游戲開發(fā)方面，這項技術能夠為實時生成的游戲世界提供動態(tài)音效。傳統(tǒng)的游戲音效制作需要預先為每種可能的情況錄制聲音，這不僅工作量巨大，還限制了游戲的創(chuàng)新性。有了SoundReactor，游戲可以根據(jù)玩家的實時行為和環(huán)境變化動態(tài)生成相應的音效，創(chuàng)造出更加沉浸式的游戲體驗。

在實時內(nèi)容創(chuàng)作領域，SoundReactor能夠為直播、虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實應用提供實時音效支持。想象一下，未來的虛擬會議不僅有視覺交互，還能根據(jù)參與者的動作和環(huán)境變化自動生成相應的環(huán)境音效，營造更加真實的沉浸感。這種技術還可以應用于教育領域，為在線課程和交互式學習內(nèi)容提供動態(tài)音效支持。

對于機器人學和人工智能代理訓練，SoundReactor提供了一個重要的感知模態(tài)?，F(xiàn)有的世界模型大多只處理視覺信息，缺乏聽覺維度。加入音頻生成能力后，AI代理能夠在更加完整的多模態(tài)環(huán)境中進行學習和訓練，這對于開發(fā)更加智能和適應性強的AI系統(tǒng)具有重要意義。

在無障礙技術方面，SoundReactor也具有巨大潛力。該技術可以為視覺障礙人士提供豐富的音頻描述，將視覺信息轉(zhuǎn)換為直觀的音頻反饋。同樣，對于聽力障礙人士，這項技術的逆向應用也可能帶來新的輔助技術。

六、技術挑戰(zhàn)與突破

開發(fā)SoundReactor過程中遇到的技術挑戰(zhàn)反映了這一領域的復雜性。因果性約束是最大的挑戰(zhàn)之一。傳統(tǒng)的視頻理解方法往往依賴于雙向注意力機制，能夠同時利用過去和未來的信息。而在逐幀在線場景中，系統(tǒng)必須放棄對未來信息的依賴，這就像要求一個習慣了看完整地圖的旅行者只能根據(jù)已經(jīng)走過的路線來決定下一步的方向。

延遲優(yōu)化是另一個關鍵挑戰(zhàn)。實時應用對延遲有著嚴格要求，通常需要在33.3毫秒內(nèi)完成處理（對應30FPS）。為了滿足這個要求，研究團隊在多個層面進行了優(yōu)化。硬件層面，他們采用了高效的GPU計算策略，包括FlashAttention-2、CUDA圖優(yōu)化和自動調(diào)優(yōu)。算法層面，一致性微調(diào)技術將推理步驟從59步減少到1-4步，大幅降低了計算開銷。

音頻質(zhì)量與生成速度之間的平衡也是一個持續(xù)的挑戰(zhàn)。高質(zhì)量音頻生成通常需要更多的計算資源和時間，而實時應用又要求極低的延遲。SoundReactor通過創(chuàng)新的兩階段訓練策略解決了這個矛盾：第一階段專注于音頻質(zhì)量，第二階段專注于速度優(yōu)化，最終實現(xiàn)了質(zhì)量與速度的最佳平衡。

立體聲生成增加了額外的復雜性。系統(tǒng)不僅需要生成正確的音頻內(nèi)容，還需要確保左右聲道的空間定位準確。研究團隊通過專門的立體聲VAE和多聲道評估指標解決了這個問題，使得生成的音頻具有正確的空間感知能力。

七、實驗設計的周密考量

SoundReactor的實驗設計體現(xiàn)了研究團隊的周密考量。數(shù)據(jù)集選擇方面，OGameData250K提供了豐富多樣的測試場景。這個數(shù)據(jù)集包含了來自不同類型游戲的視頻片段，涵蓋了動作、冒險、策略等多種游戲類型，每種類型都有其獨特的音效特征。這種多樣性確保了系統(tǒng)在各種場景下的泛化能力。

評估指標的設計同樣體現(xiàn)了全面性。客觀指標包括了音頻質(zhì)量評估（FAD、MMD、KLPaSST）、立體聲質(zhì)量評估（FSAD）和音視覺對齊評估（IB-Score、DeSync）。這些指標從不同角度評估了系統(tǒng)的性能，確保了評估的全面性和可靠性。

主觀評估采用了MUSHRA風格的測試方法，這是音頻領域的標準主觀評估協(xié)議。17名評估者對生成的音頻進行了四個維度的評分：整體音頻質(zhì)量、音視覺語義對齊、時間對齊和立體聲質(zhì)量。這種多維度評估確保了結(jié)果的客觀性和可信度。

研究團隊還進行了大量的消融實驗，系統(tǒng)性地評估了各個組件的貢獻。例如，他們測試了不同大小的擴散頭對性能的影響，發(fā)現(xiàn)更大的頭部容量能夠帶來更好的生成質(zhì)量，但也會增加推理延遲。這種權(quán)衡分析為實際應用中的配置選擇提供了重要參考。

八、與現(xiàn)有技術的比較優(yōu)勢

相比于現(xiàn)有的視頻轉(zhuǎn)音頻技術，SoundReactor在多個方面具有顯著優(yōu)勢。首先是實時性能力，這是SoundReactor獨有的特性。傳統(tǒng)方法如V-AURA雖然在音頻質(zhì)量上表現(xiàn)出色，但其視覺編碼器使用了非因果的自注意力機制，無法適用于逐幀在線場景。這就像一個需要先看完整本書才能開始翻譯的翻譯家，無法勝任同聲傳譯的工作。

在音頻表示方面，SoundReactor選擇連續(xù)值標記而非離散標記的策略也帶來了獨特優(yōu)勢。離散標記方法通常需要使用殘差矢量量化（RVQ），每幀需要預測多個代碼索引，增加了模型復雜性。而連續(xù)值表示每幀只需預測一個標記，簡化了自回歸建模過程，同時在音頻重建質(zhì)量上也有優(yōu)勢。

在立體聲生成方面，SoundReactor是少數(shù)能夠生成高質(zhì)量全頻段立體聲音頻的系統(tǒng)之一。許多現(xiàn)有方法只能生成單聲道音頻或者在立體聲處理上效果不佳。SoundReactor不僅能夠生成立體聲音頻，還能夠根據(jù)視覺內(nèi)容進行正確的聲像定位，這對于沉浸式應用至關重要。

九、技術局限與未來發(fā)展

盡管SoundReactor取得了顯著進展，但研究團隊也坦誠地指出了當前技術的局限性。首先是計算資源需求，雖然系統(tǒng)已經(jīng)通過各種優(yōu)化達到了實時性能，但仍然需要高性能GPU支持。對于資源受限的應用場景，可能需要進一步的模型壓縮和優(yōu)化。

音頻多樣性是另一個挑戰(zhàn)。雖然系統(tǒng)能夠為游戲場景生成高質(zhì)量音效，但在其他類型的視頻內(nèi)容上的表現(xiàn)還需要進一步驗證。研究團隊在VGGSound數(shù)據(jù)集上的補充實驗顯示，雖然系統(tǒng)具有一定的泛化能力，但與專門針對真實世界視頻訓練的方法相比仍有差距。

因果性約束雖然是SoundReactor的核心優(yōu)勢，但同時也限制了其性能上限。未來的研究可能需要探索更加巧妙的方法，在保持因果性的同時盡可能地利用上下文信息。例如，可以考慮使用有限的前瞻窗口或者基于預測的方法來緩解這種限制。

在長序列生成方面，SoundReactor雖然支持零樣本上下文窗口擴展，但長時間生成仍然面臨挑戰(zhàn)。研究團隊通過位置插值和NTK感知插值等技術部分解決了這個問題，但對于小時級別的長序列生成，仍需要更多的研究。

十、對行業(yè)的深遠影響

SoundReactor的出現(xiàn)標志著多媒體生成技術進入了一個新階段。它不僅解決了技術問題，更重要的是開啟了新的應用模式。在內(nèi)容創(chuàng)作行業(yè)，這項技術可能會改變傳統(tǒng)的音效制作流程。未來，音效設計師可能不再需要為每一個場景手動創(chuàng)建音效，而是可以專注于更高層次的創(chuàng)意工作，讓AI處理具體的實現(xiàn)細節(jié)。

在教育技術領域，SoundReactor能夠為在線教育平臺提供更加豐富的交互體驗。學生在學習過程中不僅能夠看到視覺內(nèi)容，還能聽到相應的音效反饋，這種多感官的學習體驗有助于提高學習效果和參與度。

對于電影和游戲行業(yè)，SoundReactor代表了一種新的創(chuàng)作可能性。未來的互動電影或游戲可能會根據(jù)觀眾或玩家的選擇實時生成不同的音效，創(chuàng)造出真正個性化的娛樂體驗。這種技術還可能催生全新的藝術形式，比如基于AI的實時音視覺表演。

在無障礙技術方面，SoundReactor為輔助技術的發(fā)展提供了新的思路。系統(tǒng)可以為視障人士提供豐富的音頻描述，幫助他們更好地理解視覺內(nèi)容。同時，這項技術也可能為聽障人士的輔助設備提供新的功能，比如將環(huán)境聲音轉(zhuǎn)換為可視化的信息。

說到底，SoundReactor的真正價值不僅在于它解決了一個技術難題，更在于它為AI與人類創(chuàng)造力的結(jié)合開辟了新的道路。這項技術讓我們看到了一個未來：AI不再只是人類的工具，而是能夠?qū)崟r響應、動態(tài)適應的創(chuàng)作伙伴。當技術能夠像人類一樣敏感地感知環(huán)境變化并做出相應反應時，我們與數(shù)字世界的交互將變得更加自然和直觀。

這種進步的意義遠超技術本身。它代表了人工智能從靜態(tài)處理向動態(tài)響應的轉(zhuǎn)變，從批量生產(chǎn)向個性化創(chuàng)作的進化。在這個過程中，人類的創(chuàng)造力不會被替代，而是會被放大和增強。音效師不會失業(yè)，而是會成為AI的導演；游戲設計師不會被淘汰，而是會擁有更強大的表達工具。

SoundReactor還為我們思考AI的發(fā)展方向提供了新的視角。真正有用的AI技術不是那些在實驗室里跑分很高的模型，而是那些能夠在真實世界中發(fā)揮作用、解決實際問題的系統(tǒng)。SoundReactor的成功恰恰證明了這一點：它不追求在所有指標上都達到最高分，而是專注于解決一個具體而重要的問題——實時音頻生成。

隨著這項技術的進一步發(fā)展和普及，我們可能會看到更多類似的突破。未來的AI系統(tǒng)將更加注重實時性、交互性和適應性，而不僅僅是準確性。這種發(fā)展趨勢將使AI更好地融入我們的日常生活，成為真正有用的伙伴而不是冰冷的工具。

歸根結(jié)底，SoundReactor展示了技術創(chuàng)新的最佳形態(tài)：它始于對現(xiàn)實需求的深刻理解，發(fā)展于對技術邊界的勇敢探索，最終服務于人類創(chuàng)造力的解放和增強。這樣的技術不僅推動了學術進步，更為整個社會的發(fā)展貢獻了新的可能性。

Q&A

Q1：SoundReactor能完全替代人工音效制作嗎？

A：目前不會完全替代。SoundReactor更像是一個強大的輔助工具，它能夠自動生成基礎音效，但音效師仍然需要進行創(chuàng)意指導、質(zhì)量把控和藝術潤色。就像相機的發(fā)明沒有讓畫家失業(yè)一樣，AI音效技術會改變工作方式，但人類的創(chuàng)造力和藝術判斷依然不可替代。

Q2：普通人什么時候能用上SoundReactor技術？

A：SoundReactor目前還處于研究階段，普通消費者可能需要等待1-2年才能在商業(yè)產(chǎn)品中體驗到這種技術。不過，游戲開發(fā)商和內(nèi)容創(chuàng)作平臺可能會更早地集成這項技術，到時候玩家和觀眾就能間接體驗到實時音效生成的魅力了。

Q3：SoundReactor生成的音效聽起來真實嗎？

A：根據(jù)實驗結(jié)果，SoundReactor生成的音效在音質(zhì)和同步性方面都達到了很高水平，人類評估者給出了60-65分的滿意度評分（滿分100）。雖然還不能完全媲美專業(yè)錄制的音效，但已經(jīng)足夠用于游戲、教育和娛樂等多種場景了。