但随着AI技能的不断进步，这统统正在悄然改变。本日我们要先容的，是一个名为Seed-Music的AI音乐天生框架，它不仅可以帮助音乐人完成高质量的音乐作品创作，还可以让普通人轻松体验音乐创作的乐趣。本文将为你详细解析Seed-Music背后的技能，以及它如何重塑音乐创作的未来。
一、AI如何改变音乐创作？在聊Seed-Music之前，我们先来看看AI如何进入音乐创作的领域。音乐天生的历史可以追溯到基于规则的系统时期，比如根据固定的作曲规则天生旋律。但这些系统每每风格单一，难以知足繁芜的音乐创作需求。随着机器学习的引入，数据驱动的方法逐渐成为主流，早期的FolkRNN和PerformanceRNN等系统能够通过演习天生更加繁芜的乐曲。
然而，天生的音乐仍旧存在大量的局限性——尤其是音乐的整体构造、旋律的连贯性、以及音质的真实性。直到近年来，深度学习技能（尤其是天生模型）的打破，为音乐天生带来了全新的办理方案。本日的AI音乐天生已经不仅仅是天生旋律或伴奏，它能够综合掌握歌曲的方方面面，包括风格、乐器、和声、歌声等。在这个大背景下，Seed-Music应运而生。
二、Seed-Music：一个音乐创作的统一框架Seed-Music 是字节豆包推出一套音乐天生框架，支持非常多的功能：
Seed-Music作为一款音乐天生系统，能够天生高质量的音乐作品，并供应了细粒度的风格掌握。它的核心是一个集成了自回归措辞模型（AR）和扩散模型（Diffusion Models）的统一框架。不同于只专注于某生平成办法的模型，Seed-Music根据不同的利用场景，灵巧调度天生策略，既能用于天生完全的音乐作品，又可以用于后期编辑。
演示示例
部分演示地址：
Audio Prompting - Doubao Team
Shortform Audio Generation - Doubao Team
Longform Audio Generation - Doubao Team
Instrumental Music Generation - Doubao Team
1. 自回归与扩散模型的结合自回归模型善于文本到音乐的天生任务，用户可以通过输入歌词、风格描述，或者音频参考，天生一首完全的歌曲。而扩散模型则紧张运用于后期编辑，比如对天生的音乐进行风雅化的修正，比如编辑歌词、调度音色等。
通过这种框架，Seed-Music可以天生各种风格的音乐，包括盛行、古典、爵士、摇滚等，并且用户能够对天生结果进行深度定制，知足从初学者到专业音乐制作人不同层次的需求。
2. 多模态输入与风雅掌握Seed-Music不仅支持通过文本输入来掌握天生，还能通过音频参考、乐谱、声乐提示等多模态输入进行掌握。例如，用户可以输入一段自己喜好的音频作为参考，系统会根据音频中的风格、节奏天生一首相似风格的歌曲。
对付专业的音乐制作人，Seed-Music还供应了细粒度的掌握功能。音乐人在制作过程中可以直接修正天生的音频文件，比如调度人声的表现力、改变歌词、或是对旋律进行微调，从而更好地贴合创作需求。
Seed-Music 架构模型
三、Seed-Music的技能亮点1. 声音编码与天生模型的创新Seed-Music的技能核心之一是对音频旗子暗记的编码与天生。为了天生高质量的音乐，系统会先将原始音频转化为高度压缩的中间表示（intermediate representation），这一表示既可以是符号化的音乐暗号（如MIDI），也可以是基于语义的音频编码。接着，系统会根据用户输入天生相应的中间表示，末了通过渲染模块将其转化为实际的音频。
这种方法可以确保天生的音乐在保持艺术性和繁芜性的同时，还能供应较高的可控性。用户可以通过修正中间表示中的任意一部分来调度最终生成的音频细节。
2. 零样本歌声转换Seed-Music提出了一个零样本歌声转换的方法。这个技能只须要用户输入一段10秒钟的歌声或语音，就能够将该声音转化为不同风格的演唱。比如，你可以让系统模拟你喜好的歌手的声音演唱一首完备不同的歌曲，乃至可以让系统将你的讲话声音转化为高水平的歌唱。
这项技能的核心在于它的天生模型能够跨语种、跨风格地转换声音，无论你是输入中文、英文还是其他措辞的语音，系统都能天生相应风格的歌唱声。这项创新极大地降落了专业音乐制作的门槛。
四、如何利用Seed-Music？无论你是音乐初学者还是专业音乐人，Seed-Music都能够为你供应创作便利。对付初学者，你可以通过输入大略的歌词，结合你喜好的风格描述，快速天生一首专属歌曲。而对付专业音乐人，你则可以利用Seed-Music供应的多模态掌握和风雅编辑功能，打造出更加繁芜和个性化的音乐作品。
利用步骤：输入歌词或风格描述：大略的文本输入即可开始创作。选择音乐风格：你可以选择多种风格作为参考，也可以输入音频或乐谱进行掌握。编辑天生的音乐：通过扩散模型，你可以对天生的音乐进行风雅调度，修正个中的歌词、腔调或旋律等。导出高质量音频：Seed-Music支持天生高达44.1kHz的高质量立体声音频，知足不同利用场景的需求。五、音乐天生的寻衅与Seed-Music的打破只管AI音乐天生已经取得了显著的进展，但其仍面临一些寻衅：
繁芜的音乐旗子暗记处理：音乐旗子暗记的繁芜性远超文本和图像，尤其是歌唱声音，包含了更丰富的音色、节奏和表达技巧。Seed-Music通过创新的编码办法，有效办理了这一难题。数据的多样性与标注：音乐天生须要大量带有标注的音频数据，这不仅包括歌词、和声、节奏，还涉及不同风格的歌曲。Seed-Music采取了多模态学习方法，能够灵巧适应不同数据源和标注需求。用户需求的多样性：初学者和专业音乐人的需求大相径庭。Seed-Music通过灵巧的天生框架和细粒度掌握，能够同时知足不同用户群体的需求。六、未来展望：AI音乐天生的新时期Seed-Music不仅仅是一款音乐天生工具，它的涌现标志着音乐创作新时期的到来。在不远的未来，音乐创作的门槛将被彻底冲破，大家都能成为音乐家，创作属于自己的音乐。
AI的进步正在快速重塑我们的文化和艺术，尤其是在音乐领域。未来，AI不仅会连续帮助我们创作音乐，还可能成为音乐创作过程中不可或缺的“伙伴”。Seed-Music将连续推动音乐创作的民主化，让每一个人都能享受创作的乐趣。
引用文献：https://arxiv.org/html/2409.09214v1
https://team.doubao.com/en/special/seed-music
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