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Seed-Music:字節(jié)跳動(dòng)的AI音樂(lè)大模型,讓每個(gè)人都成為音樂(lè)家

發(fā)布于 2024-11-21 14:12
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音樂(lè),作為人類(lèi)情感表達(dá)的重要藝術(shù)形式,一直以來(lái)都在不斷演進(jìn)與發(fā)展。在人工智能技術(shù)蓬勃發(fā)展的今天,音樂(lè)創(chuàng)作領(lǐng)域迎來(lái)了一位強(qiáng)有力的“伙伴”—seed-music。字節(jié)跳動(dòng)憑借其卓越的技術(shù)實(shí)力,推出了這款令人矚目的AI音樂(lè)生成大模型,它正在以全新的方式重塑音樂(lè)創(chuàng)作的版圖,讓音樂(lè)創(chuàng)作變得更加觸手可及,充滿(mǎn)無(wú)限可能。

一、seed-music概述

seed-music是字節(jié)跳動(dòng)精心打造的一款A(yù)I音樂(lè)生成大模型。它的核心使命是將用戶(hù)簡(jiǎn)單的輸入轉(zhuǎn)化為完整、高質(zhì)量的音樂(lè)作品。用戶(hù)只需提供一段10秒音頻,seed-music就能憑借其強(qiáng)大的算法和模型能力,將其拓展為一首完整的音樂(lè)。它支持多模態(tài)輸入,無(wú)論是風(fēng)格描述、音頻參考、樂(lè)譜還是聲音提示,都能被模型理解并用于音樂(lè)生成。這意味著用戶(hù)可以用文字描繪出自己心中理想音樂(lè)的樣子,或者提供一段相似風(fēng)格的音頻作為參考,甚至可以通過(guò)樂(lè)譜或簡(jiǎn)單聲音來(lái)引導(dǎo)音樂(lè)的創(chuàng)作方向。

seed-music不僅專(zhuān)注于音樂(lè)的生成,還提供了豐富的音樂(lè)編輯功能。這使得生成的音樂(lè)并非是一成不變的,用戶(hù)可以根據(jù)自己的喜好和創(chuàng)意對(duì)音樂(lè)進(jìn)行個(gè)性化調(diào)整。無(wú)論是想要修改歌詞表達(dá)獨(dú)特情感,還是調(diào)整旋律使其更加動(dòng)聽(tīng),seed-music都能滿(mǎn)足用戶(hù)的需求,真正實(shí)現(xiàn)了讓音樂(lè)創(chuàng)作從少數(shù)專(zhuān)業(yè)人士的領(lǐng)域走向大眾。

二、seed-music主要功能

1. 歌詞和旋律編輯

seed-music賦予用戶(hù)直接在生成音頻中編輯歌詞和旋律的能力。這意味著用戶(hù)可以根據(jù)自己的創(chuàng)意和情感需求,自由地修改歌詞內(nèi)容,讓歌曲講述自己的故事;也可以對(duì)旋律進(jìn)行調(diào)整,使其更符合自己心中的節(jié)奏和情感基調(diào)。這種個(gè)性化的音樂(lè)創(chuàng)作方式,讓每個(gè)用戶(hù)都能成為音樂(lè)的創(chuàng)作者,打造出獨(dú)一無(wú)二的音樂(lè)作品。

2. 零樣本歌聲轉(zhuǎn)換

一項(xiàng)令人驚嘆的功能是零樣本歌聲轉(zhuǎn)換。用戶(hù)僅需提供10秒鐘的演唱或普通語(yǔ)音,seed-music就能將其轉(zhuǎn)換為富有表現(xiàn)力的歌唱表演。而且,它還支持模仿任意性別和風(fēng)格的歌曲。這為用戶(hù)提供了極大的創(chuàng)作空間,無(wú)論是想要體驗(yàn)不同性別嗓音演唱自己喜歡的歌曲,還是嘗試各種獨(dú)特的演唱風(fēng)格,都能輕松實(shí)現(xiàn)。

3. 符號(hào)音樂(lè)表示(領(lǐng)譜編輯)

引入了“l(fā)ead sheet tokens”作為符號(hào)音樂(lè)表示,這一創(chuàng)新功能使用戶(hù)可以以更直觀(guān)的方式理解和編輯音樂(lè)。用戶(hù)可以清晰地看到音樂(lè)中的旋律、和聲和節(jié)奏等元素,并進(jìn)行精準(zhǔn)編輯。這對(duì)于那些對(duì)音樂(lè)理論有一定了解或者希望深入學(xué)習(xí)音樂(lè)創(chuàng)作的用戶(hù)來(lái)說(shuō),是一個(gè)非常強(qiáng)大的工具,能夠幫助他們更好地掌控音樂(lè)創(chuàng)作的細(xì)節(jié)。

4. 音樂(lè)結(jié)構(gòu)編輯

用戶(hù)能夠?qū)σ魳?lè)的不同部分進(jìn)行編輯,如主歌、副歌和其他結(jié)構(gòu)元素。這使得音樂(lè)創(chuàng)作更加靈活,可以根據(jù)特定的創(chuàng)作需求進(jìn)行調(diào)整。例如,在創(chuàng)作一首歌曲時(shí),可以根據(jù)情感的起伏和表達(dá)重點(diǎn),合理安排主歌和副歌的結(jié)構(gòu),使整首歌曲更具感染力和吸引力。

5. 音樂(lè)風(fēng)格和情感調(diào)整

seed-music支持用戶(hù)輕松調(diào)整生成音樂(lè)的風(fēng)格和情感。無(wú)論用戶(hù)是想要?dú)g快明亮的音樂(lè)風(fēng)格來(lái)烘托喜悅氛圍,還是需要舒緩深沉的情感表達(dá),都可以通過(guò)簡(jiǎn)單操作實(shí)現(xiàn)。這一功能確保了生成的音樂(lè)能夠精準(zhǔn)匹配用戶(hù)的創(chuàng)意愿景,為音樂(lè)創(chuàng)作提供了更廣闊的情感表達(dá)空間。

三、seed-music技術(shù)原理

1. 自回歸語(yǔ)言模型(Auto - regressive Language Model, LM)

自回歸語(yǔ)言模型是seed-music的重要組成部分。它通過(guò)對(duì)大量音樂(lè)數(shù)據(jù)集的深入學(xué)習(xí),能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)音樂(lè)序列中的下一個(gè)元素。在音樂(lè)生成過(guò)程中,當(dāng)給定一些初始信息,如歌詞、旋律片段或其他音樂(lè)特征時(shí),自回歸模型會(huì)依據(jù)已學(xué)習(xí)到的模式,逐步生成連貫的音樂(lè)序列。例如,根據(jù)前面幾個(gè)音符的信息,預(yù)測(cè)下一個(gè)音符最有可能是什么,從而構(gòu)建出完整的旋律。這種方式能夠保證生成的音樂(lè)在邏輯和連貫性上具有較高的質(zhì)量,使其聽(tīng)起來(lái)更加自然流暢。

2. 擴(kuò)散模型(Diffusion Models)

擴(kuò)散模型在seed-music中主要用于音樂(lè)編輯環(huán)節(jié)。它的工作原理類(lèi)似于物理過(guò)程中的擴(kuò)散現(xiàn)象,通過(guò)逐步去除噪聲來(lái)生成數(shù)據(jù)。在音樂(lè)編輯中,當(dāng)用戶(hù)想要修改音樂(lè)元素,如修改旋律或和聲時(shí),擴(kuò)散模型可以在保持音樂(lè)自然流暢性的前提下,對(duì)音樂(lè)進(jìn)行精細(xì)調(diào)整。它能夠在不破壞音樂(lè)整體結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,根據(jù)用戶(hù)的需求對(duì)音樂(lè)進(jìn)行優(yōu)化,使修改后的音樂(lè)更加符合用戶(hù)的期望。

3. 零樣本學(xué)習(xí)(Zero - Shot Learning)

在seed-music的零樣本歌聲轉(zhuǎn)換功能中,零樣本學(xué)習(xí)發(fā)揮了關(guān)鍵作用。它允許用戶(hù)在無(wú)需提供大量樣本的情況下,將自己的聲音轉(zhuǎn)換為特定的歌聲風(fēng)格。這是通過(guò)模型對(duì)不同歌聲風(fēng)格的學(xué)習(xí)和理解實(shí)現(xiàn)的,即使沒(méi)有針對(duì)特定用戶(hù)聲音和風(fēng)格的訓(xùn)練數(shù)據(jù),模型也能根據(jù)已有的知識(shí)和算法,實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的歌聲轉(zhuǎn)換,為用戶(hù)帶來(lái)全新的音樂(lè)體驗(yàn)。

4. 多模態(tài)輸入處理

seed-music具備強(qiáng)大的多模態(tài)輸入處理能力。它能夠同時(shí)處理和理解多種類(lèi)型的輸入數(shù)據(jù),包括文本、音頻和樂(lè)譜等。模型會(huì)將這些不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析,提取其中的關(guān)鍵信息,并將其轉(zhuǎn)化為音樂(lè)生成的參數(shù)。例如,當(dāng)用戶(hù)提供了一段描述音樂(lè)風(fēng)格的文字和一段相似風(fēng)格的音頻參考時(shí),模型能夠綜合兩者的信息,生成更加符合用戶(hù)期望的音樂(lè)作品。

5. 音符級(jí)編輯(Note - Level Editing)

系統(tǒng)提供了對(duì)音樂(lè)的精細(xì)控制——音符級(jí)編輯功能。用戶(hù)可以在音符級(jí)別上對(duì)音樂(lè)進(jìn)行編輯,包括修改音高、時(shí)長(zhǎng)和力度等參數(shù)。這使得用戶(hù)能夠?qū)σ魳?lè)進(jìn)行極其細(xì)致的調(diào)整,實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的音樂(lè)創(chuàng)作。無(wú)論是想要調(diào)整某個(gè)音符的音高使其更加和諧,還是改變音符的時(shí)長(zhǎng)來(lái)營(yíng)造不同的節(jié)奏效果,音符級(jí)編輯都能滿(mǎn)足用戶(hù)的需求。

四、seed-music應(yīng)用場(chǎng)景

1. 個(gè)人音樂(lè)創(chuàng)作

對(duì)于廣大音樂(lè)愛(ài)好者而言,seed-music是實(shí)現(xiàn)音樂(lè)夢(mèng)想的得力助手。即使沒(méi)有深厚的音樂(lè)理論知識(shí)或演奏技能,他們也可以利用seed-music創(chuàng)作出屬于自己的歌曲。無(wú)論是記錄生活中的點(diǎn)滴情感,還是表達(dá)內(nèi)心深處的創(chuàng)意想法,都可以通過(guò)這個(gè)模型輕松實(shí)現(xiàn),讓每個(gè)人都能在音樂(lè)創(chuàng)作中找到樂(lè)趣和自我價(jià)值。

2. 專(zhuān)業(yè)音樂(lè)制作

在專(zhuān)業(yè)音樂(lè)領(lǐng)域,seed-music為音樂(lè)制作人和作曲家提供了強(qiáng)大的工具。它可以用于生成音樂(lè)小樣,幫助他們快速探索不同的音樂(lè)創(chuàng)意和風(fēng)格,節(jié)省創(chuàng)作時(shí)間。同時(shí),也可以作為創(chuàng)作靈感的重要來(lái)源,在創(chuàng)作過(guò)程中遇到瓶頸時(shí),通過(guò)seed-music獲取新的音樂(lè)思路,推動(dòng)創(chuàng)作進(jìn)程。

3. 音樂(lè)教育

在音樂(lè)教育領(lǐng)域,seed-music具有巨大的潛力。教師可以將其作為一種創(chuàng)新的教學(xué)工具,幫助學(xué)生更加直觀(guān)地理解音樂(lè)理論和作曲技巧。學(xué)生通過(guò)與seed-music的互動(dòng)實(shí)踐,能夠更好地掌握音樂(lè)創(chuàng)作的過(guò)程,激發(fā)對(duì)音樂(lè)創(chuàng)作的興趣,培養(yǎng)創(chuàng)造力和音樂(lè)素養(yǎng)。

4. 社交媒體內(nèi)容創(chuàng)作

在社交媒體時(shí)代,內(nèi)容創(chuàng)作者們對(duì)獨(dú)特背景音樂(lè)的需求日益增長(zhǎng)。seed-music可以為他們提供定制化的背景音樂(lè)解決方案。無(wú)論是制作短視頻、圖片集還是其他類(lèi)型的社交媒體內(nèi)容,都可以通過(guò)seed-music生成與之匹配的獨(dú)特背景音樂(lè),增強(qiáng)視覺(jué)內(nèi)容的吸引力,提升用戶(hù)的觀(guān)看體驗(yàn)。

5. 廣告和多媒體制作

在廣告和多媒體制作行業(yè),定制化音樂(lè)至關(guān)重要。seed-music能夠?yàn)閺V告商和多媒體制作人提供高效、高質(zhì)量的音樂(lè)和聲軌生成服務(wù)。無(wú)論是商業(yè)廣告需要的簡(jiǎn)潔有力的音樂(lè),還是視頻、電影、游戲所需的豐富多樣的配樂(lè),seed-music都能根據(jù)項(xiàng)目需求快速生成合適的音樂(lè),提升作品的整體品質(zhì)。

結(jié)語(yǔ)

seed-music作為字節(jié)跳動(dòng)在AI音樂(lè)領(lǐng)域的重要成果,以其強(qiáng)大的功能、先進(jìn)的技術(shù)原理和廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景,正在為音樂(lè)創(chuàng)作領(lǐng)域帶來(lái)深刻的變革。它打破了傳統(tǒng)音樂(lè)創(chuàng)作的諸多限制,讓音樂(lè)創(chuàng)作變得更加高效、靈活和個(gè)性化。無(wú)論是個(gè)人創(chuàng)作者、專(zhuān)業(yè)音樂(lè)人,還是教育工作者、內(nèi)容創(chuàng)作者以及商業(yè)領(lǐng)域的相關(guān)人士,都能從seed-music中受益。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和完善,我們有理由相信,seed-music將在未來(lái)的音樂(lè)創(chuàng)作中發(fā)揮更加重要的作用,為音樂(lè)世界帶來(lái)更多的精彩與創(chuàng)新。

項(xiàng)目地址

項(xiàng)目官網(wǎng):team.doubao.com/en/special/seed-music

arXiv技術(shù)論文:???https://arxiv.org/pdf/2409.09214??

本文轉(zhuǎn)載自 ??小兵的AI視界??,作者: AGI小兵


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