Editing 训练音乐大模型 (section)

= 5. 开源项目借鉴 =
为了制定有效的音乐大模型方案，借鉴已有开源项目的经验非常重要。以下介绍数个具有代表性的开源项目，它们提供了宝贵的架构思路、训练技巧和预训练模型，可供我们取长补短：

=== Music Transformer ===
'''Music Transformer'''（2018年，Magenta团队）是早期将Transformer成功应用于音乐生成的里程碑项目 (Music Transformer: Generating Music with Long-Term Structure)。它针对音乐长结构的问题，引入'''相对位置编码'''的Transformer模型，可生成数分钟长且结构连贯的钢琴曲 (Music Transformer: Generating Music with Long-Term Structure) (Music Transformer: Generating Music with Long-Term Structure)。

* '''架构与特点'''：基于Transformer解码器堆叠，自注意力机制能直接“看到”全曲已生成内容，不像LSTM那样受限于隐藏状态容量。这使其在捕捉乐曲重复、呼应等长程结构上表现突出 (Music Transformer: Generating Music with Long-Term Structure)。通过相对位置编码，模型学会关注音符之间的相对距离关系（如隔多少拍），从而能更好地延续节奏型和和声进行，即使生成长度超出训练段长度也能保持合理结构 (Music Transformer: Generating Music with Long-Term Structure)。
* '''数据与表示'''：使用了MIDI数据（Magenta提供的Performance RNN数据，包含古典钢琴演奏），采用事件序列表示音符（音高、时值、力度等事件流） (Music Transformer: Generating Music with Long-Term Structure)。这种'''性能RNN风格'''的事件表示保留了演奏细节（力度、踩踏等），生成结果不仅有对的音符，还富有表现力。
* '''效果'''：Music Transformer生成的钢琴曲被认为显著优于LSTM模型，在长时间和声连贯性方面尤其突出 (Music Transformer: Generating Music with Long-Term Structure)。演示曲目展示了模型能围绕某个动机发展出结构完整的音乐段落，而非杂乱音符拼凑。
* '''开源情况'''：Magenta开源了该模型的TensorFlow实现和训练脚本，并提供了预训练模型权重，可以在Colab上试用 (Music Transformer: Generating Music with Long-Term Structure)。这对于想快速实验Transformer在音乐上的效果非常有帮助。我们可以借鉴其相对位置注意力和事件表示方案，在自己的模型中实现长程结构捕捉。
* '''局限'''：Music Transformer主要生成'''钢琴独奏'''，不支持多乐器。它输出MIDI，需要另行渲染成音频。而且受限于训练数据，风格主要是古典/浪漫派钢琴。对于现代编曲（鼓点、合成器）未作特殊优化。后续工作（如Pop Music Transformer）扩展了流行音乐的节奏表示 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。我们如需面向多乐器，可考虑在Music Transformer基础上增加轨道信息或改用多模态Transformer。

总的来说，Music Transformer证明了Transformer的强大建模能力，是'''符号音乐生成'''领域的重要baseline (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。对于我们的项目，如果需要生成长结构的纯音乐序列，可以参考其架构。尤其相对注意力等技术细节，能够增强模型的长程记忆，这是处理音乐这种长序列数据的关键。

=== OpenAI Jukebox ===
'''OpenAI Jukebox'''（2020年）是音乐生成领域一次划时代的尝试：它直接生成'''原始音乐音频'''，包括伴奏和人声演唱 (Jukebox | OpenAI)。Jukebox的开创性在于将文本和元数据条件引入音乐生成，输出完整歌曲片段（数分钟长）的原声波形。

* '''模型结构'''：Jukebox采用三级层次的生成框架 (Jukebox | OpenAI)。首先一个'''VQ-VAE'''将音频压缩成离散code：分3层，不同层分辨率不同。然后分别训练三个Transformer '''先验模型'''：
** Top-level Transformer：生成最粗摘要级别的code（对应最低采样率表示，捕捉歌曲高层结构），一次可建模约24秒音频信息 (Jukebox | OpenAI)。
** Middle-level 和 Bottom-level Transformer：条件在上层生成结果的基础上，逐级'''补全细节'''，生成中等和高分辨率的code (Jukebox | OpenAI)。这样逐级“放大”音乐信息。
** 最后通过VQ-VAE解码器将完整code序列重建回波形 (Jukebox | OpenAI)。Transformer使用的是OpenAI改进的'''Sparse Transformer'''变体，72层超深，注意力经过因式分解以降低计算 (Jukebox | OpenAI)。这种架构成功将一个巨大序列建模问题拆解成易于学的分层问题。
* '''条件输入'''：Jukebox的一大亮点是结合'''元数据和歌词'''作为条件 (Jukebox | OpenAI) (Jukebox | OpenAI)。训练数据每首歌带有艺术家、流派标签，以及整首歌词文本。Transformer在生成时将这些信息融入，使得生成歌曲可以指定风格和一定的歌词内容。虽然模型没有逐字对齐歌词（因为训练时只有整曲歌词而非逐帧对齐），但通过增加一个歌词编码器与音乐解码器的交叉注意力，模型基本学会了让输出歌曲的声音“听起来”像在唱给定的歌词 (Jukebox | OpenAI) (MusicRL)（只是准确度有限，算是“含糊哼唱”）。
* '''数据与训练'''：OpenAI为此爬取了'''120万首歌曲'''（600k英文歌曲)的数据集，包含对应歌词和标签 (Jukebox | OpenAI)。音频采用44.1kHz立体声，32-bit浮点表示，非常高的保真度 (Jukebox | OpenAI)。训练这样规模的数据在当时是空前的。模型训练耗费了巨大算力，据报道完整训练用掉了'''256块GPU跑了3天''' (Transfer Learning with Jukebox for Music Source Separation)（相当于数百万GPU小时）。OpenAI最后开放了部分模型权重（如年代风格通用模型），供开发者下载实验。
* '''效果'''：Jukebox生成的音乐在伴奏编曲和音色上达到了相当的真实度，能听出特定风格（如摇滚、流行、爵士） (Jukebox | OpenAI)。尤其是在模仿已知歌手音色方面，尽管歌词含混不清，但听众经常能猜出是在模仿哪位歌手，说明模型抓住了演唱特征。不过，Jukebox输出通常'''混响重、旋律飘忽'''，人声还不够清晰。长程结构上因为Transformer上下文有限，大概到1分钟以上会显得有些重复或无明确段落分割。
* '''局限'''：Jukebox的最大问题在于'''实用性'''不足：模型巨大（参数超几十亿），生成1分钟音乐需要几分钟甚至更久的计算，无法交互式使用。此外歌词同步效果不理想。OpenAI在发布论文后并未继续改进优化，因此在实际产品中少有直接用Jukebox的。尽管如此，它提供了一个'''端到端音乐生成'''的范例，展示了通过大规模数据+自回归Transformer可以让AI创作带歌词演唱的歌曲 (Jukebox | OpenAI)。
* '''启示'''：对于我们而言，Jukebox的成功要素是'''海量数据、高容量模型以及分层生成'''。如果目标包括音频生成，那么类似的VQ-VAE压缩+自回归模型是可行路径。另外其条件生成（风格标签）的做法值得借鉴 (Jukebox | OpenAI)。开源的代码可以帮助理解如此大模型如何组织训练管线、处理并行和优化等。不过要注意，它的计算和存储需求极高，不一定直接复现。我们可以考虑规模缩减的版本，例如只生成单声道或降低采样率，以在可控资源内验证想法。如果只需要音乐的音色质感，可借鉴Jukebox的VQ-VAE表示，把生成问题化简到离散code层面，提高效率。

=== Magenta（Google） ===
'''Magenta''' 并非单一模型，而是Google Brain团队于2016年发起的开源项目，旨在探索机器学习在音乐和艺术生成上的应用 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。Magenta提供了一系列模型、数据集和工具库，对音乐AI研究影响深远。

* '''主要组件'''：
** ''Melody RNN / Polyphony RNN''：早期的LSTM模型，用于生成单声部旋律或多声部和声。它们以乐譜表示训练RNN，让其学习旋律线条和和声规则。这些模型结构简单，已经能产出基本可听的旋律片段，证明了深度学习用于作曲的可行性。
** ''Performance RNN''：关注钢琴演奏的模型，能够生成包含演奏力度和踏板信息的钢琴MIDI。Performance RNN捕捉了表演细节，比普通Melody RNN更生动，也为后来的Music Transformer提供了训练基础 (Music Transformer: Generating Music with Long-Term Structure)。
** ''MusicVAE''：2018年推出的变分自编码器，用于'''音乐片段的风格融合和补全''' (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。MusicVAE可以将不同风格的旋律投射到同一潜在空间，通过插值实现风格混合，例如把一段古典旋律平滑变换为爵士风格。这是风格迁移的早期探索成果。
** ''NSynth''：一个生成乐器音色的Autoencoder模型，同时也是相应的数据集 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。NSynth可以合成新的乐器音色，例如同时具有吉他和管风琴特质的新声音。Magenta开放了一个交互式Web Demo让用户尝试在两个乐器之间插值音色。
** ''TensorFlow/Magenta Libraries''：Magenta还提供了丰富的代码库，包括音乐表示转换、MIDI解析、数据集加载以及一些评估指标实现。这些工具封装使得研究者可以快速搭建音乐AI实验，而不必从零处理繁琐的MIDI数据处理和音乐理论计算。
** ''Magenta Studio''：面向普通音乐人的工具集，包含几个AI插件（如继续旋律、生成鼓点等），可以与流行的数字音频工作站配合使用 (How to Use Google Magenta Studio to Create AI Riffs - AudioCipher)。这体现出Magenta在应用层面的探索。
** ''DDSP（Differentiable Digital Signal Processing）''：这是Magenta近年的前沿项目之一，将经典声音合成器算法融入神经网络，可通过学习参数生成特定乐器音色（如小提琴、萨克斯风）。DDSP提供了一种结合物理建模和AI的方法，能以极低参数量重现真实乐器声音，也能用于音色转换。
* '''Magenta成果'''：Magenta团队在顶会发表了大量论文，推动了音乐生成技术的发展。从最初简单RNN到GAN、VAE、Transformer、Diffusion，Magenta几乎涉猎了所有主流生成架构并提供了音乐领域的实现实例。例如他们有一个'''GrooveGAN'''用于鼓组pattern生成，也有将BERT用于音乐补全的研究。Magenta还组织了开源社区和研讨会，促进学术互动。
* '''借鉴意义'''：Magenta项目最有价值的是它的'''广度'''和'''基础设施'''。对于我们来说：
** 可以直接利用Magenta开源的数据集和预训练模型。例如MAESTRO钢琴集就是Magenta整理发布的 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。这些高质量数据能省去我们自建数据的工作。
** Magenta提供的音乐处理库（Python）可以纳入我们的数据预处理管道，比如和弦提取、节奏量化等工具，提高效率并减少错误。
** 某些Magenta模型可作为baseline与我们的模型对比，帮助验证新方法的改进幅度。
** Magenta的开放精神也提醒我们及时开源模型和工具，吸引社区反馈和贡献，从而改进我们的方案。
* '''案例'''：Magenta在2023年发布报告总结了他们生成复杂多风格音乐的成果 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。这说明经过多年发展，Magenta的系统已能产生质量较高、风格丰富的背景音乐用于影视广告 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。这正是我们希望实现的目标之一。通过研读Magenta论文和代码，我们可学习到诸如多轨协同生成的方法、控制生成的接口设计（他们在Magenta Studio里提供了如“温度”参数供用户调节生成随机性）等实用经验。

总之，Magenta是音乐AI领域最重要的开源资源之一 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。充分学习Magenta的经验能让我们少走弯路，无论是在算法选择上还是工程实现上都更有底气。

=== Riffusion（Diffusion-based音乐生成） ===
'''Riffusion'''（2022年底发布）是一个别出心裁的开源项目，它利用'''扩散模型'''生成音乐，将音乐问题转化为'''图像生成'''问题 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。具体来说，Riffusion基于Stable Diffusion（一种文本到图像生成模型）对'''声谱图'''进行生成，再把光谱图转换回音频，实现了音乐合成。

* '''核心思想'''：将音频的时频表示（梅尔频谱或短时傅里叶变换的幅度谱）视为一张图像，然后用图像扩散模型来生成这个“声音的图像” (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。Stable Diffusion模型本来训练于海量图像-文本对，Riffusion在此基础上'''微调'''或引导，使其生成的图像实际上是有意义的声音频谱。通过一些后处理（如Griffin-Lim算法从频谱估计相位），就可以把谱图还原成音频。这样Riffusion巧妙地把音乐生成借用了强大的图像生成模型能力。
* '''模型训练'''：作者使用了一个'''自建的音乐光谱数据集'''。据介绍，他们收集了各种风格的音乐片段，转为光谱图并配以简短描述标签（例如“爵士萨克斯风即兴”）。然后用这些<图像, 文本>对来'''微调Stable Diffusion'''模型 (Text-to-Music generation using Riffusion and OpenVINO)。因为Stable Diffusion预训练已经有强大的图像纹理生成能力，只需让它学会将文本关联到特定音乐光谱花纹即可。值得一提的是，他们还利用OpenAI的CLIP模型作为引导，使生成的光谱图与文本描述在CLIP空间相关度高 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。这提高了生成音乐与提示文本的契合度。
* '''功能与效果'''：Riffusion模型可以通过输入文本提示，生成对应风格的短音乐片段（通常几秒到十几秒)。例如输入“电子舞曲节拍，带贝斯”会生成相应风格的音乐。由于扩散模型逐步生成图像，Riffusion还能在生成过程中实现'''风格渐变'''：例如左侧提示A、右侧提示B，中间通过扩散渐变，可以得到一段从风格A平滑过渡到风格B的音乐。这对音乐过渡、混音应用很有趣。音质方面，Riffusion生成的是中等质量（22kHz左右单声道）的片段，旋律和节奏通常较简单，但风格特征明显。作为首个扩散音乐项目，其音频保真度和创意都令人印象深刻。
* '''实时性'''：Riffusion项目还演示了接近实时生成：通过将扩散过程截断或小幅动态更新，可以在用户打字的同时不断产生音频流。这种交互演示展示了AI即兴音乐生成的新可能性 (riffusion/riffusion-hobby: Stable diffusion for real-time music generation)。当然，严格来说扩散模型本身不是真实时的，只是他们采用了一些优化和不太长的采样步数。
* '''开源'''：Riffusion完全开源，包括训练代码、模型权重和一个演示Web应用 (Stable Diffusion fine-tuned to generate Music — Riffusion - Reddit)。这对开发者非常有价值。我们可以直接使用其预训练模型，输入文本就得到音乐，甚至可整合到自己的应用中。或者我们也能在其代码基础上进一步训练，比如用我们特定风格的数据再微调，加强某类音乐生成能力。
* '''局限'''：Riffusion目前主要生成无歌词的乐器音乐，且段落较短，没有长时间结构。同样地，由于是通过图像生成音频，有时谱图上可能出现不合理的伪影，导致声音中有杂音或不和谐部分。另外，它依赖的Stable Diffusion对音乐理解是间接的，不一定捕捉复杂音乐理论。所以Riffusion更适合'''纹理化、氛围类'''音乐（如Ambient、电子乐riff），要让它作曲一首结构复杂的曲子则超出其能力。
* '''启发'''：Riffusion证明了'''跨领域迁移'''的威力——利用视觉模型来做听觉任务。在我们项目中，如果资源有限训练庞大音乐模型，不妨考虑类似transfer-learning思路。例如用预训练的大型音频生成模型（即将音乐视作特殊音频任务）或者借助已有的text-audio对齐模型（如CLAP）来指导音乐生成。Riffusion还展示了'''扩散模型'''在音乐上的潜力，高质量输出只需找到合适的表示方式即可。未来我们可以尝试直接在声音时域上应用扩散（虽然难度更高），或者结合Riffusion的谱图方法与其它架构融合。

=== 其他值得关注的开源项目 ===
除了上述具体点名的项目，近年来还有一些值得我们关注和借鉴的音乐AI项目和模型：

* '''MusicLM (Google, 2023)'''：这是Google发布的令人瞩目的文本到音乐生成模型 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。MusicLM采用了分级模型：将文本和对应音乐片段映射到共同的embedding空间（使用对比学习），再用级联的Transformer模型从embedding逐步生成高品质音频 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。MusicLM在超大规模音乐数据（28万小时，包括音频和文本标签）上训练，能够生成最长达数分钟的音乐，风格涵盖世界音乐、多种乐器合奏。其音频质量和符合文本描述的准确性是前所未有的。然而Google并未开源MusicLM模型权重，仅开放了小型的文本-音频对数据集MusicCaps用于研究。尽管如此，MusicLM代表了当前'''业界最高水准'''的音乐生成能力 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)，它用到的技术如音频tokenizer、跨模态Transformer等都值得我们参考。特别地，MusicLM引入了'''对比训练'''确保音乐和文本embedding匹配，这个思路可能对提升文本条件下生成的相关性很有效 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。
* '''MusicGen (Meta, 2023)'''：Meta AI发布了MusicGen模型，并开源了代码和预训练权重 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。MusicGen也是文本条件音乐生成，但策略不同：它采用了类似语言模型的方案，将音频压缩为离散码（用EnCodec工具），然后训练Transformer直接从文本embedding生成音频码序列 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。MusicGen使用了商用版权音乐（Shutterstock等约20k首音乐，总长约390小时）进行训练 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。虽然数据规模远小于MusicLM，但结果表明在几十秒长度的音乐生成上表现良好，而且计算开销相对可控。MusicGen在HuggingFace上提供了模型，可以实时推理几秒音乐，非常实用。我们可以利用MusicGen的预训练模型作为基线，然后在自己数据上fine-tune，从而快速得到一个可用的文本控音乐生成系统。MusicGen也支持给定旋律条件（哼唱旋律+文本说明一起输入），这个功能对于实现人机协作作曲很有意义。
* '''MuseNet (OpenAI, 2019)'''：MuseNet是OpenAI在GPT-2之后推出的多乐器音乐生成模型。它通过训练一个巨大Transformer来预测MIDI事件，能够支持多达10种乐器和不同风格（从莫扎特到电影配乐）的4分钟音乐生成 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。MuseNet没有学音频，只生成MIDI，注重复杂编曲。OpenAI提供了MuseNet的在线Demo（但未公开权重），很多人体验过AI自动接续著名曲目的效果。MuseNet的结构在今天看来并不特别，但它展示了'''单个Transformer处理多轨拼接的能力'''，通过在训练集中混合不同风格和编制，让模型具备组合创新能力 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。MuseNet也使用了一些技巧如绝对位置嵌入、稀疏注意力等来延长序列。作为先驱项目，它告诉我们一个通用模型可以横跨古典和现代风格，只要训练数据覆盖足够广。我们在设计模型时，也可以走'''统一模型'''路线，而非每种风格一个模型，以利于模型自发学到融合与变换。
* '''DiffWave / WaveNet'''：这些是生成音频波形的模型，虽起初用于语音合成，但概念上适用于乐器音频。'''WaveNet'''（2016, DeepMind）使用因果卷积自回归生成，音质极佳但生成速度慢，被Jukebox等借鉴作为解码器 (Jukebox | OpenAI)。'''DiffWave'''（2020）将扩散模型用于音频，是文本到语音中的革命性模型 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。在音乐领域，可以考虑将DiffWave改造成无条件或带有条件的音乐生成，获得高保真音频输出。社区中Harmonai组织有类似的'''Dance Diffusion'''项目，提供了若干预训练的扩散模型，可生成鼓loop、合成器音色等。如果我们想探索扩散模型，更快的办法是从这些公开的预训练出发，再调整到自己的任务。
* '''MuseGAN / JazzGAN'''：这是GAN在音乐中的典型应用 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。MuseGAN(2017)侧重多轨钢琴卷轴的同时生成，采用卷积网络+多判别器来保证不同轨之间协调 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。虽然GAN在音乐上没有Transformer火，但MuseGAN证明了GAN擅长生成固定长度的音乐片段，特别在需要多样性的时候。另有一些基于GAN的风格迁移，如CycleGAN用于将音乐演奏风格转换（比如钢琴弹奏风格迁移），这些都开源了代码。若我们目标之一是音乐风格转换，这些GAN方案可能提供比直接训练Transformer更简单的实现。
* '''OpenAI Whisper & AudioLM'''：虽然不是直接音乐生成，但OpenAI的Whisper模型是强大的通用音频序列模型，而AudioLM是Google提出的未标注音频生成框架。AudioLM使用分级Transformer生成隐含语音/音频token，实现高质量续音。将AudioLM概念用于音乐是可行的（实际上MusicLM正是此方向）。这些工作体现出'''将音频分层量化+语言模型生成'''是处理长音频的有效路径。对我们来说，如果打算生成长音频，分层量化技术（如SoundStream、EnCodec等）不可或缺。
* '''音乐与其它领域结合'''：还有一些项目把音乐生成融入多模态情景，例如'''AIVA'''（一家商业AI作曲公司）可以根据视频画面情绪生成配乐；'''RockAI'''尝试生成吉他Tabs等等。这提醒我们音乐AI也可以和视觉、交互等结合，形成更综合的产品。

综合来看，音乐AI领域百花齐放。我们应持续关注最新开源成果，并善加利用已有模型和资源。特别是MusicLM和MusicGen代表了当前'''文本指导音乐'''的最佳实践，我们可以以它们为标杆校准自身方案性能 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。而Magenta、MuseNet等框架让我们看到'''符号层面的创作潜力'''，可考虑多管齐下，先生成符号再转音频，或者提供符号编辑接口给用户增强体验。

通过学习这些项目，我们在技术选型时就有了清晰依据：知道什么方案曾成功过，遇到过哪些坑。这将大大提高我们项目决策的信心和正确性。