Downcodes의 편집자는 다음과 같이 보고합니다. 방금 종료된 2024 음악 정보 검색에 관한 국제 회의(ISMIR)에서 눈길을 끄는 연구 결과인 MusiConGen 모델이 공식적으로 공개되었습니다. 이 모델은 Transformer 아키텍처를 사용하고 시간 조건 메커니즘을 도입하여 음악 생성 분야에서 리듬과 코드를 정밀하게 제어합니다. 이 모델이 생성하는 음악 샘플은 다양한 스타일을 포괄하며 탁월한 정확성과 스타일 일관성을 보여줍니다. 이러한 기술적 혁신은 음악 창작과 인공지능 음악 생성 분야에 새로운 가능성을 제시합니다. 이 흥미로운 발전 과정을 자세히 살펴보겠습니다.
2024 ISMIR(음악 정보 검색에 관한 국제 회의)에서 연구원들은 새로 개발된 MusiConGen 모델을 시연했습니다. 이 모델은 Transformer를 기반으로 한 텍스트 생성 음악 모델로, 시간 조건 메커니즘을 도입하여 음악 리듬과 코드를 제어하는 능력을 크게 향상시킵니다.
제품 입구: https://top.aibase.com/tool/musicongen
MusiConGen 모델은 사전 학습된 MusicGen-melody 프레임워크를 기반으로 미세 조정되었으며 주로 다양한 스타일의 음악 클립을 생성하는 데 사용됩니다. 코드와 리듬에 대한 제어 매개변수를 설정함으로써 연구팀은 캐주얼 블루스, 부드러운 애시드 재즈, 클래식 록, 고에너지 펑크, 헤비메탈 등 5가지 스타일을 포괄하는 모델에서 생성된 음악 샘플을 시연했습니다.
각 스타일의 음악에는 명확한 코드 및 리듬 요구 사항이 있습니다. 이러한 데이터는 RWC-pop-100 데이터베이스에서 파생되며 생성된 코드는 BTC 코드 인식 모델에 의해 추정됩니다.
연구진은 MusiConGen의 유효성을 검증하기 위해 이를 기본 모델 및 미세 조정된 기본 모델과 비교했습니다. 동일한 코드 및 리듬 컨트롤 설정을 사용하여 MusiConGen은 생성된 음악 샘플에서 더 높은 정확성과 스타일 일관성을 보여주었으며, 이는 음악 생성에 있어 기술적 이점을 반영합니다.
가장 밝은 부분:
? MusiConGen은 시간 조건에 따라 리듬과 코드 제어를 향상시킬 수 있는 Transformer 기반의 텍스트 생성 음악 모델입니다.
전통적인 모델과 미세 조정된 모델을 비교함으로써 MusiConGen은 음악 생성에 있어 상당한 개선을 보여주었습니다.
? 모델에서 생성된 음악은 다섯 가지 스타일을 다루며 특정 코드 및 리듬 요구 사항을 정확하게 시뮬레이션할 수 있습니다.
MusiConGen 모델의 출현은 음악 생성 분야에서 인공 지능의 또 다른 획기적인 발전을 의미하며 음악 창작을 위한 새로운 도구와 가능성을 제공합니다. 정확한 리듬과 코드 제어 기능은 물론 다양한 스타일의 음악 생성 가능성을 통해 미래의 음악 창작에 무한한 상상력을 선사합니다. 앞으로도 더욱 놀라운 음악 작품을 선보일 MusiConGen을 기대합니다!