谷歌AI练习生写了首歌，网友听完心率都低了
除此之外，MusicLM具备长段音乐创作、故事模式、调节旋律等方面的能力。
在长段音乐方面， 它能完成5分钟即兴创作，即便提示只有一个词。
比如仅在Swing（摇摆）的提示下，听着真就有种想马上下班去跳舞的冲动。(bushi)
而在故事模式中，不同的情标记甚至可以精确到秒的生成，哪怕情境之间完全没有任何联系……
游戏中播放的歌曲（0到15秒）——河边播放的冥想曲(15到20秒)——火(0:30-0:45)——烟花(0:45-0:60)
更让人惊艳到的是，它还有很强的实用性功能。
一方面，它可以将旋律的提示结合进文本提示当中去，这样一来可以更精细地来调整音乐。有点改甲方爸爸需求那味了。
另一方面，它还能根据具体的乐器、地点、流派、年代、甚至是音乐家演奏水平等文本来生成。
背后生成模型MusicLM
但有一说一，AI生成音乐模型不在少数，谷歌自己此前也推出有类似的模型AudioLM。
此番MusicLM究竟有何不同?
据研究团队介绍，贡献主要有三个方面:
生成模型MusicLM。
把方法扩展到其他条件信号，如根据文本提示合成的旋律，并生成5分钟的demo。
发布了首个专门为文本-音乐生成任务评估数据集MusicCaps。
首先，MusicLM正是基于谷歌三个月前提出AudioLM模型的拓展。
AudioLM不需要转录或标记，只需收听音频，AudioLM就能生成和提示风格相符的连贯音乐，包括钢琴音或人声对话等复杂声音。
而最新的MusicLM，就是利用了AudioLM的多阶段自回归建模作为生成条件，且以此为基础进行拓展，使其可以通过文本提示来生成和修改音乐。
它是一个分层的序列到序列（Sequence-to-Sequence）模型，可以通过文本描述，以24kHz的频率生成音乐，并在几分钟内保持这个频率。
具体而言，研究团队使用了三个模型来用来预训练，包括自监督音频表征模型SoundStream，它可以以低比特率压缩一般音频，同时保持高重建质量。
还有语义标记模型w2vBERT，促进连贯生成;音频文本嵌入模型Mulan，它可以将音乐及其对应的文本描述投射到嵌入空间（以消除在训练时对文本的不同需求），并允许纯音频语料库上进行训练，以此来应对训练数据有限的难题。
训练过程中，他们从纯音频训练集中提取MuLan音频标记、语义标记和声学标记。
在语义建模阶段，他们用MuLan音频标记作为条件来预测语义标记。随后在声学建模阶段，又基于MuLan音频标记和语义标记来预测声学标记。
每个阶段都被建模为一个序列-序列任务，均使用单独解码器Transformer。
在推理过程中，他们使用从文本提示中计算出的MuLan文本标记作为调节信号，并使用SoundStream解码器将生成的音频标记转换成波形。
在280000个小时的训练后，MusicLM最终学会了保持24kHz的频率生成音乐，哪怕用来生成音乐的文本非常绕口。
类似“迷人的爵士歌曲与令人难忘的萨克斯独奏和独奏歌手”或“柏林90年代低音和强烈的电子乐”之类的。
研究团队还引入了一个高质量音乐数据集MusicCaps来解决任务缺乏评估数据的问题。
MusicCaps由专业人士共建，涵盖5500个音乐-文本对。研究团队公布了这个数据集，方便大伙进一步的研究。
这么一套操作下来，通过定量指标和人工评估，MusicLM在音频质量和文本契合度等方面都优于此前的音乐生成AI。
不过，谷歌研究团队说了:目前没有对外发布MusicLM的计划。
原因很简单，除了训练过程中难免出现的样本质量失真，最最关键的还有2点。
一来，尽管MusicLM在技术上可以生成合唱和声等人声，但是仔细听来，生成音乐的歌词，有的还勉勉强强听得出是音乐，有的根本就是无人能听懂的外星方言。
再者，研究团队发现系统生成的音乐中，约有1%直接从训练集的歌曲中复制——这已经足以阻止对外发布MusicLM了。
此外，还有批评者质疑，在受版权保护的音乐素材上训练AI模型到底合不合理。
不过团队在论文中介绍了下一步动向，主要关注歌词生成、改善提示文本准确性以及提高生成质量。
复杂音乐结构的建模也将成为团队的重点关注方向之一。
音频生成AI
这个研究的背后团队，是谷歌研究院。
共同一作Timo I. Denk，是谷歌瑞士的软件工程师，每天的工作就是利用ML进行音乐理解。
在这里多说两句，MusicLM的论文中，研究团队提到，MusicLM在质量和提示依从性方面都优于以前的系统。
“以前的系统”包括哪些?
一个是Mubert，已在Github开源API，是一个text-to-music的AI，系列产品有根据既有标签生成音乐的Mubert Render、听歌软件Mubert Play等。
还有Riffusion，它建立在AI绘图的基础上，但将其应用于声音。
换句话说，Riffusion的工作原理是首先构建一个索引的频谱图集合，上面标记代表频谱图中捕获的音乐风格的关键字。
在频谱图主体上训练时，Riffusion就用Stable Diffusion的同一个方法——干预噪音，来获得与文本提示匹配的声波图像。
还有针对音乐制作人和音乐家的 AI 音频生成工具Dance Diffusion，OpenAI推出的可自动生成音乐的ML框架Jukebox……
要咱说，别成天盯着ChatGPT了，AIGC下一个风口万一是音乐生成呢?
参考链接:
[1]https://google-research.github.io/seanet/musiclm/examples/
[2]https://arxiv.org/pdf/2301.11325.pdf
更新于：2023-05-01 13:46