清华大学深圳国际研究生院、香港中文大学的研究人员推出SongCreator，它是一个基于歌词生成完整歌曲的人工智能系统。想象一下，你给SongCreator提供一段歌词，它就能创作出一首包含旋律、伴奏和歌声的完整歌曲，就像一个虚拟的音乐家。
- 项目主页：https://songcreator.github.io
SongCreator模型具有两个新颖的设计：一个精心设计的双序列语言模型（DSLM）来捕捉用于歌曲生成的声乐和伴奏信息，以及为DSLM增加的一种额外的注意力掩码策略，这使得我们的模型能够理解和生成歌曲，并且适合各种与歌曲相关的生成任务。广泛的实验表明，SongCreator在所有八个任务上实现了最先进的或竞争性的表现。尤其值得注意的是，在歌词到歌曲和歌词到声乐方面，它大幅度超越了以前的工作。此外，通过不同的提示，它可以独立控制生成歌曲中声乐和伴奏的音响条件，展示了其潜在的应用性。
主要功能：
SongCreator的主要功能是将歌词转换成一首歌曲，这首歌曲不仅包括歌声，还包括乐器伴奏。它能够理解和生成歌曲的各个组成部分，如旋律、节奏和和声，并且能够编辑已有的歌曲，使其与新的歌词相匹配。
主要特点：
- 双序列语言模型（DSLM）：这是SongCreator的核心，它能够分别处理歌声和伴奏的信息，并且理解它们之间的关系，以便生成协调一致的音乐。
- 注意力掩码策略：通过特殊的注意力掩码，SongCreator可以灵活地处理不同的音乐生成任务，如根据歌词生成歌曲、根据已有的伴奏生成歌声等。
- 多任务训练：SongCreator在训练时会同时学习多种任务，这使得它在实际应用中更加灵活和强大。
工作原理： SongCreator的工作原理可以分为几个步骤：
- 歌词编码：首先，系统会分析提供的歌词，理解其语义和情感。
- 双序列生成：接着，使用双序列语言模型分别生成代表歌声和伴奏的序列。
- 交叉注意力机制：通过一个特殊的机制，确保歌声和伴奏在生成时能够相互协调，形成一个和谐的整体。
- 音频渲染：最后，将生成的序列转换成音频格式，形成一首完整的歌曲。
具体应用场景：
- 音乐制作：音乐家和制作人可以使用SongCreator来快速创作新歌，或者为已有的歌词寻找合适的旋律和伴奏。
- 内容创作：视频制作者和播客可以利用SongCreator为他们的项目生成定制的音乐和背景音乐。
- 教育和学习：学生和音乐爱好者可以通过SongCreator来学习和理解音乐创作的不同方面，如旋律创作、和声搭配等。
- 娱乐和游戏：在电子游戏中，SongCreator可以根据游戏情境实时生成背景音乐，提升游戏体验。
总的来说，SongCreator像一个多功能的虚拟音乐创作伙伴，它可以帮助人们在各种场景下创作和编辑音乐。
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