ByteDance hat mit Seed-Music ein neues Tool zur Musikerstellung auf den Markt gebracht, das wie ein Musikzauberer hochwertige Musik basierend auf Textbeschreibungen, Audioreferenzen, Musiknoten und sogar Sprachansagen generieren kann. Seed-Music kombiniert autoregressive Sprachmodelle und Diffusionsmodelle, um Benutzern eine beispiellose Kontrolle über die Musikerstellung zu geben, egal ob es sich um Texte und Musik, Melodieanpassung oder Stimme-zu-Gesang handelt, Seed-Music kann damit problemlos umgehen. Der Herausgeber von Downcodes führt Sie dazu, mehr über dieses erstaunliche Musikgenerierungsmodell zu erfahren.
Vor Kurzem hat ByteDance ein neues Musik-Erstellungstool namens Seed-Music veröffentlicht. Mit diesem magischen Musikgenerierungsmodell können Sie ganz einfach Musik über eine Vielzahl von Eingabemethoden generieren (z. B. Textbeschreibungen, Audioreferenzen, Partituren und sogar Sprachansagen). Es ist, als hätten Sie einen Musikzauberer!
Seed-Music kombiniert autoregressive Sprachmodelle und Diffusionsmodelle, um nicht nur hochwertige Musikwerke zu generieren, sondern ermöglicht Ihnen auch die präzise Steuerung der Details der Musik. Ob Sie einen Liedtext zur Musik wünschen oder die Melodie anpassen möchten, hier ist kein Problem. Sie können sogar einen kurzen Sprachclip hochladen und das System wandelt ihn automatisch in einen vollständigen Song um, was praktisch und effizient ist.
Die leistungsstarke Seed-Music unterstützt nicht nur die Generierung von Vokal- und Instrumentalmusik, sondern umfasst auch eine Reihe von Funktionen wie Gesangsstimmensynthese, Gesangsstimmenkonvertierung und Musikbearbeitung, die den Bedürfnissen verschiedener Benutzer gerecht werden können. Sie können durch einfache Textbeschreibungen Popsongs erzeugen und den Musikstil auch durch Audioansagen anpassen, was wirklich erfrischend ist.
Interessanter ist, dass die Architektur von Seed-Music in drei Module unterteilt ist: Repräsentationslernmodul, Generierungsmodul und Renderingmodul, die wie eine Band zusammenarbeiten, um aus multimodalen Eingaben hochwertige Musik zu generieren.
Das Darstellungslernmodul komprimiert das ursprüngliche Audiosignal in drei Zwischendarstellungen, die für verschiedene Musikgenerierungs- und Bearbeitungsaufgaben geeignet sind. Das Generierungsmodul wandelt Benutzereingaben durch autoregressive Modelle und Diffusionsmodelle in Musikdarstellung um. Das endgültige Rendering-Modul ist dafür verantwortlich, diese Zwischendarstellungen in hochwertiges Audio umzuwandeln, das Ihre Ohren genießen können.
Um die Qualität der Musik sicherzustellen, nutzt Seed-Music verschiedene Technologien: Das autoregressive Sprachmodell generiert nach und nach Audiosymbole, das Diffusionsmodell macht die Musik durch Rauschunterdrückung klarer und der Vocoder übersetzt diese Musik-„Codes“ in lesbare High-Fidelity Ton abgespielt.
Sehr interessant ist auch der Trainingsprozess von Seed-Music, der in drei Phasen unterteilt ist: Vortraining, Feinabstimmung und Nachtraining. Durch umfangreiche Musikdaten erwirbt das Modell grundlegende Fähigkeiten, verbessert dann die Leistung spezifischer Aufgaben durch Feinabstimmung und optimiert schließlich die generierten Ergebnisse kontinuierlich durch verstärkendes Lernen.
Projektadresse: https://team.doubao.com/en/special/seed-music
Das Aufkommen von Seed-Music hat zweifellos neue Möglichkeiten für das Musikschaffen eröffnet. Die praktische Bedienung und die leistungsstarken Funktionen werden die Schwelle zum Musikschaffen erheblich senken und es mehr Menschen ermöglichen, die Freude am Musikschaffen zu erleben. Wir freuen uns darauf, dass Seed-Music in Zukunft weitere Überraschungen bereithält!