SongCreator是什么?一文让你看懂SongCreator的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

SongCreator概述简介

SongCreator是清华大学深圳国际研究生院、香港中文大学等机构推出的AI音乐生成模型,能从歌词出发生成包含声乐和伴奏的完整歌曲。基于双序列语言大模型(DSLM)和注意力掩码策略,理解和生成各种相关的歌曲生成任务,包括编辑和生成。SongCreator在多项任务中表现出色,特别是在歌词到歌曲和歌词到声乐的任务上,能独立控制生成歌曲中声乐和伴奏的声学条件。

SongCreator的功能特色

歌词到歌曲(Lyrics-to-Song):根据提供的歌词生成包含声乐和伴奏的完整歌曲。

歌词到声乐(Lyrics-to-Vocals):基于歌词生成声乐部分,不包含伴奏。

伴奏到歌曲(Accompaniment-to-Song):给定伴奏,生成与伴奏协调的声乐部分,形成完整的歌曲。

声乐到歌曲(Vocals-to-Song):给定声乐部分,生成伴奏,构成完整的歌曲。

歌曲编辑(Song Editing):在现有歌曲中修改特定段落,匹配目标歌词,同时保持与原歌曲的连贯性。

声乐编辑(Vocals Editing):编辑歌曲中的声乐部分,而不改变伴奏。

音乐延续(Music Continuation):基于一段伴奏或声乐,生成音乐的连续部分。

无条件音乐生成:在没有歌词的情况下生成音乐或声乐。

SongCreator的技术原理

双序列语言大模型(DSLM):用DSLM捕捉声乐和伴奏的信息。模型包括两个解码器,分别针对声乐和伴奏,通过动态双向交叉注意力模块捕捉两者之间的相互影响。

注意力掩码策略:设计一系列注意力掩码策略。策略支持模型在不同的歌曲生成任务中,如编辑、理解和生成,用统一的方式工作。

多任务训练:基于多任务训练提升其在作曲、编曲和理解方面的能力,使其能处理各种复杂的音乐场景。

条件信号:接受多种可选输入,包括歌词、声乐提示、伴奏提示等,使其在生成歌曲时具有高度的灵活性和可控性。

语义令牌(Semantic Tokens):用BEST-RQ模型在未标记的数据集上训练,基于向量量化提取歌曲的语义令牌,令牌包含重建歌曲所需的语义和声学细节。

潜在扩散模型(Latent Diffusion Model, LDM):用LDM将语义令牌解码成高质量的歌曲音频,模型由变分自编码器(VAE)和扩散模型组成,用在生成高保真度和音乐性的音乐。

SongCreator项目介绍

项目官网:songcreator.github.io

arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2409.06029

SongCreator能做什么?

音乐制作:音乐制作人和作曲家生成歌曲的小样,快速原型设计,或在创作过程中寻找灵感。

教育和学习:在音乐教育中,作为教学工具,帮助学生理解歌曲结构,学习作曲和编曲。

娱乐和游戏:在视频游戏和互动媒体中,根据游戏情境实时生成背景音乐,提升玩家的沉浸感。

内容创作:视频内容创作者和播客为项目定制原创音乐,而无需聘请专业的音乐家。

广告和营销:广告行业快速生成符合品牌形象和广告概念的配乐。

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