ByteTune-Music —— 字节跳动研发的智能音乐创作大型模型

Seed-Music指的是什么

ByteDance近期发布了一款名为Seed-Music的AI驱动大模型，该工具能够将用户录制的一段10秒的声音片段扩展成一首完整的作品。它利用自回归语言模型和扩散技术，在接收用户的多种输入形式（例如风格描述、音频样本、乐谱以及声音提示）后生成音乐，这些作品不仅质量上乘而且风格多样可控。Seed-Music的设计理念是为简化音乐创作的过程，无论是初学者还是资深的音乐制作人，都能够借助此工具轻松完成创作任务。除了生成完整的音频文件外，该模型还支持对产生的曲目进行编辑和个性化修改功能。

Seed-Music的核心作用

• 歌曲的词曲创作与调整用户能够在创建的音频里修改歌词与曲调，从而达成个人专属的音乐制作。
• 无示例歌声变换借助Seed-Music平台，用户能够上传一段长达10秒的唱歌或说话录音，该平台会将其声音转化为充满情感与感染力的歌声，并且可以模拟不同性别及音乐风格的作品。
• 记谱法表示音符Seed-Music采用了”引导表谱令牌”来象征性地展示音乐内容，使得用户能够更加直接地进行音乐的理解与修改工作，涵盖旋律、和声及节奏等方面。
• 音乐架构调整创作者可以根据具体的创作要求调整音乐的各个组成部分，比如主歌、副歌以及其它结构单元。
• 音乐类型与情绪调控Seed-Music允许用户定制生成的音乐风格与情绪，使之契合用户的创作设想。

Seed-Music的核心技术机制

• 自动回归语言模型（Auto-regressive Linguistic Model,<LM>）通过对音乐数据集中模式的学习，以预测音乐序列中接下来出现的内容，比如音符、节拍或是和弦。在此类音乐创作过程中，自回归模型能够根据已有的信息（例如歌词、一小段旋律或其它音乐特性）来创造出连贯的音乐片段。
• 传播模型（Propagation Models）通过对噪音的渐进式剔除以创建数据，这一方法与物理学中的扩散效应相似。在音频制作领域里，这类扩散技术能够精准调节音轨的不同部分，例如改变曲调或者伴奏，并确保整个音乐作品依然连贯自然。
• 零-shot学习（Zero-Shot Learning）在Seed-Music平台里，无需提供海量样例即可实现个人语音向特定歌唱风格转变的零样本歌声变换功能供用户使用。
• 多种类型数据的综合管理该系统具备解析与解读多样化信息的能力，涵盖文字、声音及曲谱等格式，并整合这些素材来创作音乐作品。
• 逐音调整(Note-by-Note Modification)该软件具备高级音乐操控功能，让用户能够以音符为单位进行调整，涵盖更改音调、持续时间和强度等方面。

Seed-Music项目的网址位置

• 官方网站项目页面访问链接：doubao.com/en/special/music-seed
• 关于arXiv的技术文章在学术论文数据库中可以找到编号为2409.09214的文档。

Seed-Music使用场景

• 独立音乐制作音乐热爱者能够利用Seed-Music制作个人作品，即使缺乏专业的音乐理论基础和表演技巧也不受影响。
• 职业音乐创作音乐创作者与作曲家利用Seed-Music来构思并迅速创建音乐样品，进行初步的设计探索，同时也将其视为激发创意的一个源泉。
• 音乐教学师生利用Seed-Music这款教学软件，在实践中掌握音乐理论并提升作曲技能。
• 社交平台上的内容制作创作人制作专属的背景音乐为其社交平台上的文章增色，提升视觉材料的感染力。
• 宣传与多媒體創作创作人员与媒体专家为商业推广、影片、电影及电子游戏打造专属的配乐与声音轨道。