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AutoSynth 将 MIDI 演奏事件、固定合成器参数与可变长度调制路由序列化为统一序列，用音频条件自回归模型学习其依赖关系，先在大规模自动构造的音频–程序对上做监督学习，再用混合奖励的组相对策略优化后训练，从而在给定参考音频时直接预测合成器程序、在给定文本时借助预训练音频生成模型转换出程序，并在合成器反演与文本驱动生成两项任务上取得有竞争力的结果。

AutoSynth 将 MIDI 演奏事件、固定合成器参数与可变长度调制路由序列化为统一序列，用音频条件自回归模型学习其依赖关系，先在大规模自动构造的音频–程序对上做监督学习，再用混合奖励的组相对策略优化后训练，从而在给定参考音频时直接预测合成器程序、在给定文本时借助预训练音频生成模型转换出程序，并在合成器反演与文本驱动生成两项任务上取得有竞争力的结果。