SongCreator是一個由清華大學深圳國際研究生院和香港中文大學等機構(gòu)聯(lián)合開發(fā)的創(chuàng)新歌曲生成系統(tǒng)。它能夠根據(jù)用戶提供的歌詞,生成完整的歌曲,包括聲樂和伴奏部分。該系統(tǒng)基于雙序列語言模型(DSLM)和注意力掩碼策略,具備處理多種歌曲生成任務(wù)的能力,諸如歌曲編輯和生成等。
SongCreator是什么
SongCreator是清華大學深圳國際研究生院和香港中文大學等機構(gòu)推出的一款先進的歌曲生成系統(tǒng),旨在從歌詞出發(fā),生成包含聲樂和伴奏的完整音樂作品。該系統(tǒng)采用了雙序列語言模型(DSLM)與注意力掩碼策略,能夠理解和執(zhí)行多種歌曲生成任務(wù),尤其在將歌詞轉(zhuǎn)換為歌曲及聲樂方面表現(xiàn)卓越。SongCreator還允許用戶控制生成歌曲中的聲樂與伴奏,滿足不同的音樂創(chuàng)作需求。
SongCreator的主要功能
- 歌詞到歌曲(Lyrics-to-Song):依據(jù)給定歌詞,生成包括聲樂和伴奏的完整歌曲。
- 歌詞到聲樂(Lyrics-to-Vocals):僅根據(jù)歌詞生成聲樂部分,不包含伴奏。
- 伴奏到歌曲(Accompaniment-to-Song):在給定伴奏的情況下,生成相應(yīng)聲樂部分,形成完整歌曲。
- 聲樂到歌曲(Vocals-to-Song):根據(jù)提供的聲樂部分生成伴奏,構(gòu)成完整歌曲。
- 歌曲編輯(Song Editing):在現(xiàn)有歌曲中修改特定段落,以匹配新的歌詞,并保持原歌曲的連貫性。
- 聲樂編輯(Vocals Editing):對歌曲中的聲樂部分進行編輯,而不改變伴奏。
- 音樂延續(xù)(Music Continuation):基于已有伴奏或聲樂生成連續(xù)的音樂部分。
- 無條件音樂生成:在沒有歌詞的情況下,生成音樂或聲樂。
SongCreator的技術(shù)原理
- 雙序列語言模型(DSLM):DSLM用于捕捉聲樂和伴奏的信息,模型包含兩個解碼器,分別處理聲樂和伴奏,通過動態(tài)雙向交叉注意力模塊捕捉兩者之間的相互作用。
- 注意力掩碼策略:通過設(shè)計多種注意力掩碼策略,使得模型在不同歌曲生成任務(wù)中能夠以統(tǒng)一的方式運作,既支持編輯又支持理解與生成。
- 多任務(wù)訓練:通過多任務(wù)訓練提升作曲、編曲及理解能力,能有效處理復(fù)雜的音樂場景。
- 條件信號:支持多種輸入,包括歌詞、聲樂提示和伴奏提示,賦予生成歌曲高度靈活性和可控性。
- 語義令牌(Semantic Tokens):使用BEST-RQ模型在未標記的數(shù)據(jù)集上進行訓練,提取出重建歌曲所需的語義和聲學細節(jié)的令牌。
- 潛在擴散模型(Latent Diffusion Model,LDM):LDM用于將語義令牌解碼為高質(zhì)量歌曲音頻,模型結(jié)合了變分自編碼器(VAE)和擴散模型,以實現(xiàn)高保真度和音樂性的生成。
SongCreator的項目地址
- 項目官網(wǎng):songcreator.github.io
- arXiv技術(shù)論文:https://arxiv.org/pdf/2409.06029
SongCreator的應(yīng)用場景
- 音樂制作:音樂制作人和作曲家可利用該系統(tǒng)生成歌曲樣本,快速進行原型設(shè)計或?qū)ふ覄?chuàng)作靈感。
- 教育與學習:在音樂教育中,SongCreator可作為教學工具,幫助學生理解歌曲結(jié)構(gòu)及作曲、編曲的基本知識。
- 娛樂與游戲:在視頻游戲和互動媒體中,根據(jù)游戲情境實時生成背景音樂,增強玩家的沉浸體驗。
- 內(nèi)容創(chuàng)作:視頻創(chuàng)作者和播客可以為項目定制原創(chuàng)音樂,而無需聘請專業(yè)音樂家。
- 廣告與營銷:廣告行業(yè)能夠迅速生成與品牌形象和廣告理念相符的配樂。
常見問題
在使用SongCreator時,用戶可能會遇到一些常見問題,例如如何選擇輸入類型、生成歌曲的風格如何調(diào)整、或是如何進行歌曲編輯等。我們建議用戶查看項目官網(wǎng)以獲取詳細的使用指南和技術(shù)支持。
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