AI 音乐 | 2.22 资讯

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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 2024-02-22 21:31 广东

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/5RV5zIMk-q3x2H1NjQ9ytA

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通过音乐 AI 计算捕捉创造力

走向音频语言建模——概述

通过扩散模型的时变反演进行音乐风格迁移

Nendo AI：让人又爱又恨的AI音频平台

RipX DAW：混音师的理想选择

通过音乐 AI 计算捕捉创造力

在加州大学圣迭戈分校（UC San Diego）的 Jacob School of Engineering、音乐系和 Qualcomm 研究所共同发布的研究报告中，一项创新性的研究展示了如何通过计算方法捕捉和量化音乐创造力。该研究通过分析音乐演奏中的信息流动，提出了一种新颖的评估音乐共创活动中创造性的方法。利用 Multitrack Music Transformer，研究团队不仅成功地测量了音乐声部间的互动量，而且还与专业音乐家的评估进行了对比，从而验证了其量化方法的准确性和有效性。这项研究的成果为理解人类与 AI 在音乐创作中的互动提供了新的视角，同时也为未来音乐 AI 的发展和应用奠定了理论基础，开启了音乐创造力量化评估的新篇章。​

走向音频语言建模——概述

论文：https://arxiv.org/abs/2402.13236

本文提供了神经音频编解码器模型和基于编解码器的语言模型（LMs）的全面系统概述。研究人员发现，编解码器作为将连续音频转换为离散代码的合适工具，可以用来开发音频语言模型。文章详细分析了六种代表性的开源神经编解码器模型，覆盖了它们的训练方法、实现设置和训练数据，并扩展分析了十一种不同的基于编解码器的语言模型，探讨了它们如何利用编解码器和可应用的任务。​

神经音频编解码器：最初引入是为了压缩音频数据以减少传输延迟。这些编解码器将音频转换为编解码器代码，然后进行传输，接收方使用编解码器解码器根据接收到的代码重建音频。​

音频语言模型（LMs）：利用神经编解码器将连续音频转换为离散代码，开发出音频语言模型，实现了多种高性能神经音频编解码器模型和音频 LMs。​

理想编解码器和通用音频语言模型：理想的编解码器应在保持内容的同时保留副语言和与说话者相关的信息，而通用音频语言模型应能够跨各种音频类型（如语音、音乐和一般音频）泛化，涵盖广泛的应用范围。​

通过扩散模型的时变反演进行音乐风格迁移

论文：https://arxiv.org/abs/2402.13763

演示：https://lsfhuihuiff.github.io/MusicTI/

代码：https://github.com/lsfhuihuiff/MusicTI_AAAI2024

本文介绍了一种音乐风格转换方法，该方法有效捕捉音乐属性，使用最少的数据实现。引入了一种新颖的时间变化文本反演模块，以在不同层次上精确捕获 mel-频谱图特征。在推理过程中，提出了一种减少偏差的风格化技术，以获得稳定的结果。实验结果表明，该方法可以转换特定乐器的风格，以及将自然声音融入到旋律中。​

音乐风格转换：音乐风格转换指的是将给定音频片段的风格转移到另一个音频上，而不改变其旋律。​

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