現實世界中的聲音，先被數位化成可計算的資料，再被轉換為適合模型處理的表示形式，例如token或其他壓縮編碼；接著，模型在潛在空間中學會不同聲音特徵之間的關係，並透過機率機制，例如自回歸預測或擴散模型去噪，生成新的聲音結果。這整個過程的核心不是「複製現實」，而是「在模式中重新構成可能的現實」。

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