基于QA-MDT的高性能文本生成音乐开源项目OpenMusic

OpenMusic指的是什么？

OpenMusic 是一个利用 QA-MDT（Quality-aware Masked Diffusion Transformer）技术打造的高端文字转音乐模型。通过前沿的人工智能算法，该模型能够根据文本说明生成音质出色的乐曲作品。其特色在于采用了一种质量感知训练方法，在训练阶段即可识别并优化音频波形的质量，以确保最终产生的音乐不仅忠实于原始的文字描述，并且具有极高的音乐性和保真度。此外，OpenMusic 还提供了包括音频编辑、处理及录音在内的多种音乐创作工具支持。

OpenMusic的核心特性

• 从文本转换为音乐创作依据用户给出的文字说明，创作相应风格的音乐作品。
• 质量管理在制作过程中辨识并增强音乐品质，以保证产生的音乐具备高清晰度。
• 提升数据集质量通过对数据集实施预处理与优化措施，增强音乐与文本之间的同步精度。
• 多样性的创造能够创作出多种风格的音乐，以适应各类用户的偏好。
• 高级推断进行复杂的一系列逻辑推断，整合多种情境下的相关信息。
• 声音文件的编辑与加工具备音频剪辑、处理及录制等服务功能。

OpenMusic的运作机制

• 遮盖扩展转换器(MET)采用Transformer结构，通过对音乐信号部分数据进行遮罩并预测缺失信息来掌握其内在表征，从而增强音乐创作的真实感。
• 品质体验培训于培训阶段中，借助音质评价系统（例如仿拟MOS得分机制）来衡量音频片段的品质水平，以保障所构建之模型能够产出高水准的乐曲作品。
• 从文本转换成音乐的创作过程利用自然语言处理(NLP)技术分析文本叙述，并将其转化为音楽特性，随后创作出相应的音樂。
• 品质管理在创作过程中，利用训练期间获取的品质数据来指导模型产出高水准的音乐作品。
• 音频与文字协调一致通过结合使用大规模语言模型(LLMs)及CLAP模型来实现音乐信号和文字说明的同步展示，以此提升文字内容与音频素材之间的协调性和一致性。
• 函数执行与代理效能该模型具备自主寻找外部工具内信息的能力，并能够开展复杂推理及策略制定。

OpenMusic的程序库位置

• HuggingFace的模型集合库：访问此链接以查看jadechoghari创建的openmusic项目 – https://huggingface.co/jadechoghari/openmusic

OpenMusic的使用情境

• 音频创作支持音乐创作者与作曲人开发新颖的音乐作品，激发创新思维或是用作其创作流程中的辅助手段。
• 多形态媒体创作创作专门用于广告、影视作品、电子游戏及网络视频的个性化背景音乐与声音效果。
• 音乐教学用作教育辅助手段，以协助学生们掌握音乐理论及创作技法，同时也适用于乐器练习与即兴表演。
• 声音材料制作为播客、有声读物及其他音频节目定制原创音乐，提升听众的聆听感受。
• 智能化助理与智慧型装置于智能家居装置、虚拟助理或其它智能化体系内创造定制化的声音与音乐体验，以增强用户的感受。
• 声音疗愈创作符合特定风格的音乐，以满足音乐疗法的应用需求，协助减轻人们的压力与焦虑情绪。