在人工智能音乐创作领域，腾讯推出了其强大的AI音乐创作大模型——琴乐大模型。这款模型由腾讯AI Lab与腾讯TME天琴实验室联合打造，旨在通过人工智能技术，革新音乐创作的方式，并为音乐人及爱好者提供更便捷、高效的创作工具。
琴乐大模型利用先进的AI算法，能够理解并解析用户输入的各种信息，包括中英文关键词、描述性语句，甚至是音频片段。基于这些输入，模型能够直接生成高质量的立体声音频或包含多轨乐器的乐谱，为用户提供丰富的创作素材。
琴乐大模型：音乐创作的新引擎
琴乐大模型不仅仅是一个音乐生成工具，它更是一个强大的音乐创作引擎。它具备自动编辑功能，允许用户对生成的音乐进行续写、重新生成指定音轨或小节，以及修改乐器类型和节奏等操作。这种高度的灵活性和可定制性，使得用户能够根据自己的需求，创作出独一无二的音乐作品。
目前，琴乐大模型的技术已经应用于腾讯音乐的启明星平台。用户可以免费注册并体验这项技术，感受AI音乐创作的魅力。未来，腾讯的研究团队还计划为模型增加人声和歌词生成能力，以进一步提升其在音乐创作领域的实用性和应用范围。
琴乐大模型的功能亮点
琴乐大模型拥有一系列强大的功能，使其在众多AI音乐创作工具中脱颖而出：
- 智能音乐生成： 模型能够根据用户提供的各种输入，智能生成音乐。无论是简单的关键词，还是详细的描述性语句，甚至是音频片段，模型都能够理解并转化为音乐。
- 多轨乐谱生成： 除了生成音频，琴乐大模型还能生成包含旋律、和弦、伴奏和打击乐等多个轨道的乐谱。这为用户提供了更丰富的音乐结构，方便进行后续的编辑和创作。
- 灵活自动编辑： 模型支持对生成的乐谱进行各种自动编辑操作，包括续写乐谱、重新生成特定音轨或小节、调整配器、修改乐器类型和节奏等。这大大提高了创作的灵活性和效率。
- 精准音频文本对齐： 模型采用对比学习技术，构建了一个共享特征空间，将音频标签或文本描述与音频本身进行对齐。这为生成模型提供了条件控制信号，增强了音乐生成的相关性和准确性。
- 高效乐谱/音频表征提取： 模型能够将乐谱或音频转换成一系列离散的特征（token）序列。这些序列为大语言模型的预测提供了基础，使其能够更好地理解和生成音乐。
- 强大语言模型预测： 模型使用decoder-only结构，通过特征预测（next token prediction）训练。预测出的序列可以转换回乐谱或音频，实现了从文本到音乐的转换。
- 逼真音频恢复： 通过流匹配和声码器技术，模型能够将预测出的音频表征序列恢复成可听音频，增强了音频的真实感和质量。
- 遵循音乐理论： 在生成音乐的过程中，琴乐大模型遵循音乐理论，确保旋律、和弦、节拍等元素符合音乐逻辑和人类审美。
如何体验琴乐大模型
想要体验琴乐大模型的强大功能吗？只需按照以下步骤操作：
- 注册与登录： 访问腾讯音乐启明星平台（https://y.qq.com/venus/#/venus/aigc/ai_compose），注册一个账户或使用现有账户登录。
- 输入创作条件： 在体验页面上，输入音乐关键词、语句或描述，作为模型生成音乐的依据。
- 选择音乐模型： 目前仅有琴乐音乐生成大模型v1.0可供选择。
- 选择音乐时长： 根据需求选择10秒至30秒的音乐时长。
- 生成音乐： 点击开始生成，等待约一分钟，音乐即可生成。生成后的音乐可以进行播放和下载。
琴乐大模型的技术原理
琴乐大模型的技术原理涉及多个模块的协同工作，使其能够高效、智能地生成音乐：
音频文本对齐模型： 该模块使用对比学习构建音频标签或文本描述与音频之间的共享特征空间。这使得模型能够理解文本和音频之间的语义关系，并在生成过程中使用这些信息作为条件控制信号。
乐谱/音频表征提取： 模型将乐谱或音频转换为离散的特征序列，这些序列可以是MIDI属性的表征，也可以是预先训练的音频频谱的编码和压缩后的表征。
大语言模型： 使用decoder-only结构的大语言模型进行特征预测（next token prediction）训练。该模型能够根据输入的特征序列预测下一个特征，从而生成连续的音乐元素。
流匹配与声码器技术： 在生成音频的过程中，模型使用流匹配技术与声码器模块，将预测出的音频表征序列转换为可听音频，增强音频的真实感。
多模块协同工作： 琴乐大模型包含了多个模块，这些模块协同工作以实现音乐生成的效果。例如，音频文本对齐模型在训练过程中提供条件控制信号，而在推理过程中则使用文本表征作为控制信号。
音乐理论遵循： 在生成音乐的过程中，模型需要遵循音乐理论，包括旋律、和弦、节奏等元素的合理性，以确保生成的音乐符合人类的听觉习惯和审美标准。
自动编辑与调整： 模型支持对生成的乐谱进行自动编辑操作，如续写、重新生成指定轨或小节，以及修改乐器类型和节奏，这使得音乐创作过程更加灵活。
端到端的生成流程： 从文本输入到音频输出，琴乐大模型实现了端到端的生成流程，减少了人工干预，提高了音乐创作的效率。
大规模双盲听测： 通过大规模双盲听测，模型的生成质量得到了验证，其多维度主观评分超越了业内标准。
琴乐大模型的应用前景
琴乐大模型的推出，无疑为音乐创作领域带来了新的可能性。它不仅降低了音乐创作的门槛，让更多人能够参与到音乐创作中来，还大大提高了音乐创作的效率，为音乐人提供了更广阔的创作空间。
- 赋能音乐人： 琴乐大模型可以作为音乐人的创作助手，帮助他们快速生成音乐素材，激发创作灵感，提高创作效率。
- 助力音乐教育： 琴乐大模型可以为音乐教育提供新的工具和方法，帮助学生更好地理解音乐理论，进行音乐创作。
- 丰富音乐内容： 琴乐大模型可以生成各种风格的音乐，丰富音乐内容，满足不同用户的需求。
- 推动音乐产业发展： 琴乐大模型可以推动音乐产业的创新和发展，为音乐产业带来新的增长点。
琴乐大模型与传统音乐创作的对比
与传统的音乐创作方式相比，琴乐大模型具有以下优势：
- 创作效率更高： 琴乐大模型可以快速生成音乐素材，大大缩短了创作时间。
- 创作门槛更低： 即使没有专业的音乐知识，用户也可以通过琴乐大模型进行音乐创作。
- 创作灵感更丰富： 琴乐大模型可以生成各种风格的音乐，激发用户的创作灵感。
- 创作成本更低： 琴乐大模型可以降低音乐创作的成本，让更多人能够参与到音乐创作中来。
当然，琴乐大模型也存在一些局限性。例如，它可能无法完全替代人类音乐家的创作，生成的音乐可能缺乏情感和个性。但是，随着AI技术的不断发展，琴乐大模型的功能和性能将会不断提升，未来有望在音乐创作领域发挥更大的作用。
琴乐大模型的未来发展方向
腾讯的研究团队正在不断改进和完善琴乐大模型，未来的发展方向主要包括以下几个方面：
- 增加人声和歌词生成能力： 为模型增加人声和歌词生成能力，使其能够生成更完整的音乐作品。
- 提高音乐生成质量： 不断优化模型算法，提高音乐生成质量，使其更符合人类的听觉习惯和审美标准。
- 增强音乐风格多样性： 扩展模型所能生成的音乐风格，满足不同用户的需求。
- 提供更灵活的编辑功能： 提供更灵活的编辑功能，让用户能够更好地控制音乐的生成过程。
- 与其他音乐工具集成： 将琴乐大模型与其他音乐工具集成，打造更完善的音乐创作生态。
琴乐大模型的推出是人工智能技术在音乐领域的又一次重要突破。它不仅为音乐创作带来了新的可能性，也为我们展示了人工智能在艺术领域的巨大潜力。相信在不久的将来，琴乐大模型将会在音乐创作领域发挥更大的作用，为我们带来更多美好的音乐体验。
随着人工智能技术的不断发展，我们有理由相信，未来的音乐创作将会更加智能化、个性化和多样化。琴乐大模型作为其中的一个重要代表，将会在这个进程中发挥重要的推动作用。
