從AI孫燕姿到MusicGen，從演唱到創(chuàng)作，AI已經(jīng)全面入侵音樂領(lǐng)域。

近日，Meta在Github上開源了AI模型MusicGen，引發(fā)外界關(guān)注。

顧名思義，MusicGen是有一個音樂生成AI模型，可以根據(jù)文本和旋律提示創(chuàng)作音樂。

(資料圖)

該模型基于谷歌2017年推出的Transformer模型，并采用Meta的EnCodec編譯器將音頻數(shù)據(jù)分解為小單元處理。

上周晚些時候，Meta人工智能研究工程師Felix Kreuk在Twitter上展示了MusicGen的功能。

在視頻演示中，MusicGen分別將兩個古典音樂片段改編成80年代的流行音樂和現(xiàn)代嘻哈音樂，它還根據(jù)提示加入了樂器、電子音等元素。

根據(jù)Meta的介紹，MusicGen接受了20000小時的音樂訓練，相當于人不吃不喝不睡覺訓練833天。

該模型還使用了來自媒體內(nèi)容服務(wù)商ShutterStock和Pond5 10000首“高質(zhì)量”授權(quán)音樂和390000首純音樂。

那么，練習時長兩年半的MusicGen，夠格出道嗎？

Meta自己將MusicGen與市面上已有的音樂創(chuàng)作軟件MusicLM（谷歌旗下）、Riffusion以及Mousai進行了比較。

對此，華爾街見聞挑選了其中三個例子：

提示1. 創(chuàng)作一首流行舞曲，要求旋律朗朗上口，加入熱帶打擊樂因素，節(jié)奏歡快，適合沙灘場景。

提示2. 編一首氣勢宏偉的管線交響樂曲，加入雷鳴般的打擊樂器、有史詩感的銅管樂和高昂的弦樂，創(chuàng)造一個適合英雄戰(zhàn)斗的電影背景音樂。

提示3. 創(chuàng)作一首經(jīng)典雷鬼音樂，加入電吉他獨奏。

不難聽出，MusicGen的表現(xiàn)似乎更加驚艷。

據(jù)Meta稱，無論在與文本的匹配度上，還是在作曲的可信度上，MusicGen在四者之間的表現(xiàn)都更勝一籌。

為了驗證MusicGen是不是真有那么好，科技媒體Techcrunch記者Kyle Wiggers親身試用了MusicGen和MusicLM，對比兩位AI音樂家的作品。

先說他的結(jié)論：

我得說，（MusicGen ）還不至于讓人類音樂家丟了工作，但它創(chuàng)作的音樂相當優(yōu)美，至少對于“環(huán)境音樂”這樣的基本提示語來說是這樣，而且在我聽來，它與谷歌的AI音樂生成器MusicLM相比，不分伯仲（如果不是稍微好一點的話）。

Wiggers先是拋出了一個簡單的提示語：爵士、電梯音樂。

MusicGen和MusicLM拿出了以下作品：

MusicGen

然后，Wiggers增加考試難度，讓AI創(chuàng)作一首低保真、慢節(jié)奏的Electro Chill（一種融合了電子音樂和放松氛圍的音樂風格）音樂，要求使用自然、真實的聲音。

兩大模型作品如下：

對于第二個提示，Wiggers發(fā)現(xiàn)，MusicGen在音樂連貫性方面出人意料地勝過MusicLM，其作品很容易在YouTube上的一個音樂全天直播頻道Lofi Girl上找到來源。

最后，Wiggers嘗試讓MusicGen和MusicLM創(chuàng)作具有知名作曲家George Gershwin風格的鋼琴小曲。

他發(fā)現(xiàn)，谷歌在MusicLM的公開版本中嵌入了一個過濾器，阻止用戶提示特定藝術(shù)家，以保護作者版權(quán)。

相比之下，MusicGen就沒有這樣的過濾器，最終創(chuàng)作出了所謂George Gershwin風格的鋼琴曲。

但在Wiggers看來，這首曲子并沒有那么好。

值得一提的是，目前市面上存在許多文本、語音、圖片甚至是視頻生成模型，但優(yōu)質(zhì)的音樂生成模型少之又少。

根據(jù)在線科學預印本存儲庫arXiv中找到的研究文件，音樂生成的主要挑戰(zhàn)之一是需要運行全頻譜，這需要更密集的采樣，更不用說復刻音樂的復雜結(jié)構(gòu)和樂器的配合了。

MusicGen能否成為一款優(yōu)秀的音樂生成模型，還有待更多用戶的驗證。

用戶可以通過Hugging Face的API體驗MusicGen，但生成音樂可能需要一些時間，具體取決于同時在線的用戶數(shù)量。

目前，Meta尚未提供用于訓練模型的代碼，但提供了預訓練模型。

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