CLaMP 3
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音乐信息检索 多模态 多语言 对比学习 零样本分类 AI音频生成 AI音乐创作

CLaMP 3

CLaMP 3 是一个用于跨模态和跨语言音乐信息检索的统一框架。

CLaMP 3 是一种先进的音乐信息检索模型,通过对比学习对齐乐谱、演奏信号、音频录音与多语言文本的特征,支持跨模态和跨语言的音乐检索。它能够处理未对齐的模态和未见的语言,展现出强大的泛化能力。该模型基于大规模数据集 M4-RAG 训练,涵盖全球多种音乐传统,支持多种音乐检索任务,如文本到音乐、图像到音乐等。

  • 工具介绍
  • 平替软件
    • CLaMP 3简介概述

      CLaMP 3 是一种先进的音乐信息检索模型,通过对比学习对齐乐谱、演奏信号、音频录音与多语言文本的特征,支持跨模态和跨语言的音乐检索。它能够处理未对齐的模态和未见的语言,展现出强大的泛化能力。该模型基于大规模数据集 M4-RAG 训练,涵盖全球多种音乐传统,支持多种音乐检索任务,如文本到音乐、图像到音乐等。

      需求人群:

      "该产品适用于音乐研究人员、音乐推荐系统开发者、音乐教育工作者以及对跨模态音乐检索感兴趣的用户。它能够帮助用户快速找到与文本描述或图像场景相匹配的音乐,提升音乐检索的效率和准确性。"

      使用场景示例:

      通过文本描述检索音乐:输入如 big band, major key, swing 等关键词,检索到匹配的音乐。

      通过图像检索音乐:输入一幅婚礼场景的图片,模型通过生成的描述检索到婚礼进行曲。

      零样本音乐分类:输入一首未标记的音乐,模型通过语义相似性将其分类到对应的音乐类别。

      产品特色:

      支持跨模态音乐检索,如从乐谱到音频的检索

      支持多语言文本到音乐的检索,包括未见语言

      支持图像到音乐的检索,通过图像描述匹配音乐

      支持零样本音乐分类,通过语义相似性计算

      支持音乐语义相似性评估,与人类感知高度一致

      提供大规模音乐文本对数据集 M4-RAG 和基准数据集 WikiMT-X

      通过 t-SNE 可视化音乐模态和语义分布

      使用教程:

      1. 访问 CLaMP 3 的在线演示页面或下载模型权重。

      2. 输入文本描述、图像或其他模态的查询。

      3. 模型通过对比学习对齐查询与音乐模态的特征。

      4. 检索与查询最匹配的音乐。

      5. 可通过可视化工具查看音乐模态和语义分布。

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