AI 音乐 | 5.6 资讯

飞书用户6750

2024年5月7日修改

common.docs_name - LarkCCM_Docs_Menu_Image

15%

作者：叮当不是机器猫 ｜分享AI音乐动态，探索AI与音乐的无限可能！​

公众号：智音Brook 2024-05-06 23:28 广东

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/4yWX_dc-XRLxhXpeZoAHMA

85%

探索AI音乐生成的前沿技术——音频扩散

多轨 Midi 生成器

SMITIN：生成音乐变压器的自我监控推理时间干预

音乐中歌词和音频的联合情感分析

SALMONN: 向 LLM 提供通用听力能力

转换任何人的声音：使用条件扩散模型进行端到端表达性语音转换​

PlaylistName AI-音乐播放列表名称生成器

一本关于音乐信息检索的大型语言模型的书

探索 AI 音乐生成的前沿技术——音频扩散

原文链接：https://towardsdatascience.com/audio-diffusion-generative-musics-secret-sauce-f625d0aca800

该文由 Christopher Landschoot 撰写，深入探讨了音频扩散如何推动 AI 音乐生成的边界。​

文章指出，尽管 AI 在音乐产业中的应用日益广泛，但真正的 AI 生成音乐——即由计算机创造的新声音，仍然是一个相对较新的概念。音频扩散技术通过在信号中添加或移除噪声，将白噪声转换成可识别的音频，这一过程是许多 AI 音乐生成模型的核心。​

U-Net 模型架构，作为音频扩散模型的核心，通过编码器和解码器捕捉音频信号的特征，并重建这些信号。这种模型不仅能够复制输入的音频信号，还能通过添加噪声来学习如何生成新的音频样本。​

目前音频扩散技术的应用前景广阔，它可以作为一个 “无限样本包”，为声音策划提供新的维度；通过声音转换创造出独特的音频效果；增加声音的人性化变化；以及用于声音设计调整、旋律生成、立体声效果增强、超分辨率音频处理和音频修复等。​

尽管 AI 生成音乐技术带来了许多激动人心的可能性，但文章强调，AI 不应被视为人类创造力的替代品，而应作为增强艺术家创作过程的工具。AI 技术无法复制人类在音乐创作中的微妙情感和决策过程，但可以作为艺术家和制作人探索新声音和创意的有力辅助。​

多轨 Midi 生成器

体验入口：https://huggingface.co/spaces/juancopi81/multitrack-midi-music-generator

构建教程：https://huggingface.co/blog/juancopi81/using-hugging-face-to-train-a-gpt-2-model-for-musi

这是一个使用 Hugging Face 平台训练 GPT-2 音乐生成模型，作者是 Juan Carlos Piñeros，在教程中，作者提供了从数据集准备到模型训练、再到模型部署的详细步骤。用户可以学习如何将 MIDI 文件转换为模型可以理解的文本序列，并利用这些数据训练 GPT-2 生成独特的音乐作品。​

同时，Piñeros 也提出了 AI 音乐生成中的伦理问题，包括数字鸿沟、文化代表性和艺术家权利等。他鼓励开发者和艺术家在享受技术带来的便利的同时，也要考虑其可能带来的社会影响，并积极参与到开放源代码社区中，共同推动 AI 技术的包容性发展。​

SMITIN：生成音乐变压器的自我监控推理时间干预

AI 音乐 | 5.6 资讯​

AI 音乐 | 5.6 资讯