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muzic

muzic

一个关于 AI 音乐的研究项目

Muzic项目利用深度学习和人工智能技术，致力于音乐理解与生成的研究。涵盖符号音乐理解、歌词自动转录、歌曲创作、文本到音乐生成等功能，并引入AI代理实现多轨音乐生成。最新成果包括获奖的CLaMP和MuseCoco等工具，为音乐创作提供强有力的支持。

Muzic深度学习音乐生成人工智能音乐理解Github开源项目
访问官网GitHub论文

Muzic 项目介绍

Muzic 是一个由微软亚洲研究院及外部合作者共同开发的 AI 音乐研究项目。该项目旨在通过深度学习和人工智能技术赋能音乐理解和生成。Muzic 的发音为 [ˈmjuːzeik]，除了静态图像 logo 外，还有一个视频版 logo。

项目范围

Muzic 项目的研究范围主要包括以下几个方面：

  1. 音乐理解

    • 符号音乐理解：MusicBERT
    • 自动歌词转录：PDAugment
    • 对比语言-音乐预训练：CLaMP

  2. 音乐生成

    • 歌曲创作
      • 歌词到旋律和旋律到歌词：SongMASS
      • 歌词生成：DeepRapper
      • 歌词到旋律生成：TeleMelody、ReLyMe、ROC
    • 音乐形式/结构生成
      • 音乐形式生成：MeloForm
      • 长/短结构建模：Museformer
    • 多轨生成
      • 伴奏生成：PopMAG
      • 任意轨道音乐生成：GETMusic
    • 文本到音乐生成：MuseCoco
    • 歌声合成：HiFiSinger

  3. AI 代理

    • MusicAgent

项目特点

  1. 多样化的研究方向：Muzic 项目涵盖了音乐理解、音乐生成和 AI 代理等多个方面，为 AI 音乐研究提供了全面的解决方案。

  2. 创新性强：项目中包含多个创新性的研究成果，如 MusicBERT、DeepRapper、TeleMelody 等，这些成果在各自领域都具有重要意义。

  3. 实用性高：Muzic 项目的多个研究成果都有具体的应用场景，如自动作曲、歌词生成、伴奏生成等，能够为音乐创作者提供有力的辅助工具。

  4. 跨模态研究：项目中包含了诸如 CLaMP 这样的跨模态符号音乐信息检索研究，体现了项目的前沿性和综合性。

  5. 持续更新：Muzic 项目不断推出新的研究成果，如最近发布的 MusicAgent、MuseCoco 和 GETMusic 等，显示了项目的活跃度和持续创新能力。

项目影响

Muzic 项目的多项研究成果已在国际顶级会议和期刊上发表，如 ACL、AAAI、EMNLP、NeurIPS 等。其中，CLaMP 还在 ISMIR 2023 获得了最佳学生论文奖，体现了项目的学术影响力。

开源贡献

Muzic 项目采用开源方式，欢迎社区贡献。项目遵循微软开源行为准则，鼓励研究者和开发者参与到项目中来，共同推动 AI 音乐技术的发展。

未来展望

随着项目的不断发展，Muzic 有望在 AI 音乐领域产生更大的影响。项目组正在招募研究人员和实习生，致力于在语音、音频、音乐、视频和大语言模型等领域进行更深入的研究，为 AI 音乐的未来发展铺平道路。

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