AI 音乐 | 3.9 资讯

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2024年3月9日修改

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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 2024-03-09 21:05 广东

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/fL3yzDmtwqiwNJ_iL6I1-A

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Suno 试行教师计划：助力打造个性化课堂

人工智能贝斯手：索尼对音乐制作新范式的构想

MusicLang 🎶 - 基于 Llama 2 的音乐生成模型

Melisma：云端音乐合成服务革新创作流程

ByteComposer：基于语言模型代理的类人旋律创作方法

Suno 试行教师计划：助力打造个性化课堂

链接：https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeKaqAMTua31_nCgz7VWx9kENDBhIQXb4Zhk1j76jMVSFBRjg/viewform?pli=1

Suno 的教师计划现已在 Suno 平台试行，旨在支持教师们在课堂上与学生共同创作音乐。无论是为微积分课程定制歌曲，还是为学生的第一天破冰活动或生日创作特别旋律，甚至是在午睡时间引导学生体验乐器演奏，Suno 都能成为教师教学工具箱中的得力助手。​

Suno 团队表示：“我们非常高兴能够支持教育工作者，让他们能够利用音乐的力量，为学生创造更加丰富多彩的学习环境。我们期待与教师们一起探索音乐与教育结合的无限可能，共同让学习变得更加美妙。”​

为了鼓励更多教师参与，Suno 提供了免费积分，让教师们能够无障碍地使用这一工具。点击上方链接，加入 Suno 的教师计划。​

人工智能贝斯手：索尼对音乐制作新范式的构想

论文：https://arxiv.org/abs/2402.01412

索尼计算机科学实验室（Sony CSL）的研究团队推出了一款创新的 AI 工具，这一工具通过潜在扩散模型技术，为音乐制作带来了新的可能性。该模型能够根据音乐轨道的风格和音调，自动生成与之完美契合的低音伴奏。这一突破性的 AI 技术不仅能够捕捉音乐的核心特征，还能在音乐制作过程中灵活适应艺术家的独特风格。​

在 arXiv 上发表的研究论文中，研究人员详细阐述了他们的发现。他们指出，尽管 AI 音乐生成技术日益成熟，但现有的工具往往无法满足艺术家对于个性化创作的需求。为了解决这一问题，索尼 CSL 的研究人员开发了一种能够分析艺术家创作过程中的中间成果，并据此提出新声音的生成音乐工具。​

该系统的核心是一个音频自编码器，它能够将包含人声、吉他等多种音源的音乐混合高效地编码为压缩表示。随后，这种压缩编码被用作一个基于潜在扩散技术的先进架构的输入，该技术在压缩空间中生成数据，从而提升了生成音乐的性能和质量。​

通过在包含多种音乐轨道示例的低音吉他编码数据集上进行训练，该模型学会了如何生成与输入音乐轨道和谐配合的低音线。此外，研究人员还提出了一种 “风格定位” 技术，允许用户通过提供参考音频文件来定制生成低音的音色和演奏风格。这一技术的推出，标志着音乐制作领域的一个重要进步，为艺术家和制作人提供了更加个性化和灵活的创作工具。​

MusicLang 🎶 - 基于 Llama 2 的音乐生成模型

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