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2024年2月22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 2024-02-18 22:30 广东

原文https://mp.weixin.qq.com/s/m6stdYOlt2g2OyNUKZu7oQ

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全新升级的音乐人工智能工具数据库：超过  130 种工具、模型和数据集​

预期音乐变压器：一种可控的音乐填充模型

通过潜在扩散生成低音伴奏

AudioSeal：主动本地化水印

探索音乐人工智能的革命性发展

全新AI音乐工具数据库：超过 130 种工具、模型和数据集

原文链接：https://www.waterandmusic.com/music-ai-database-revamp-2024/

在经历了 20 个月的快速发展后，我们荣幸地宣布全面更新我们的音乐 AI 工具数据库。无论您是寻求市场研究的创业者、寻找增强创造力工具的艺术家，还是需要为您的客户寻找增值工具的艺术团队成员，我们的数据库都能为您提供帮助。​

自 2022 年 5 月首次发布以来，我们数据库中的工具数量已经翻了四倍多。几乎每个大型科技公司、音乐流媒体服务和主要版权持有者现在都参与其中。仅去年一年，就有超过十二种新的音乐生成模型进入市场，最值得注意的包括 Google 的 Lyria 和 Meta 的 AudioCraft，以及音乐 AI 初创公司和版权巨头之间的大量合作（及诉讼）。​

为了适应这一飞速发展的趋势，我们对数据库进行了全新设计，不仅追踪技术规格，还增加了市场影响的跟踪。我们希望更多的贡献者和公司参与进来，确保我们对音乐 AI 市场的呈现尽可能准确和全面。​

感谢所有提供用户数据支持本次重新发布的公司，包括 Endel, Moises, Beatoven.ai 等。我们期待您的参与和贡献，共同推进音乐 AI 领域的发展。​

预期音乐变压器：一种可控的音乐填充模型

项目演示：https://crfm.stanford.edu/2023/06/16/anticipatory-music-transformer.html

预见性音乐变换器是一种可控的生成模型，旨在通过控制生成模型来构建时间点过程（例如，音乐事件序列），允许异步地根据第二个相关过程（控制过程）来条件化生成。这一方法通过在事件序列中的停止时间后插入控制信息来实现，主要应用于符号音乐生成的控制问题上，特别是填充控制任务，其中控制作为事件的子集，并且条件生成在给定固定控制事件的情况下完成事件序列。​

该模型通过 " 预期 " 机制，能够在考虑未来控制信息的情况下生成音乐，特别适用于音乐填充和伴奏生成任务。使用了庞大且多样化的 Lakh MIDI 音乐数据集来训练这些预期填充模型，该数据集包含了大量的 MIDI 文件，为模型提供了丰富的训练材料。​

通过自动评价指标和人类评价对模型进行了评估。实验结果显示，预期模型在音乐生成任务上能够达到与自回归模型相匹敌的性能，同时还能执行填充控制任务，如伴奏生成，且生成的伴奏在音乐性上与人类作曲相近。​

通过潜在扩散生成低音伴奏

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