NotaGen

2个月前发布 2 00

NotaGen 是由中央音乐学院与清华大学等机构联合研发的AI音乐生成模型,专注于生成高质量古典音乐乐谱,同时支持流行音乐创作。作为开源项目,其目标是推动音乐与人工智能的深度融合,为专业作曲家、教育机构及音乐爱好者提供创作辅助工具。

收录时间:
2025-04-08

NotaGen是由中央音乐学院与清华大学等机构联合研发的AI音乐生成模型,专注于生成高质量古典音乐乐谱,同时支持流行音乐创作。作为开源项目,其目标是推动音乐与人工智能的深度融合,为专业作曲家、教育机构及音乐爱好者提供创作辅助工具。 核心功能与技术亮点: 1.多风格音乐生成 支持生成巴洛克、古典主义、浪漫主义等不同时期的古典音乐风格,并可指定乐器类型(如钢琴、管弦乐)。 兼容流行音乐创作,未来计划扩展至更多音乐类型。 2.高度可控的乐谱输出 生成结果为 ABC 或 XML 格式 的符号乐谱,便于编辑或转换为可播放音频文件。 用户可通过“时期-作曲家-乐器”等提示条件,精准控制生成内容的结构与风格。 3.先进的技术架构:借鉴大语言模型(LLM) 的训练逻辑,通过预测音乐序列中的“下一个音符”学习音乐结构。 4.采用三阶段训练: 预训练:基于 160万首音乐作品 的庞大数据集,覆盖多风格音乐。 微调优化:使用 8948首古典乐谱 和 152位作曲家 的专业数据集,提升古典音乐生成的细节与艺术性。 强化学习:通过人机对齐技术优化生成结果,使乐谱在节奏、和弦等细节上接近专业作曲水准。 5.开源生态与高性能部署 开源内容包括基础模型与增强版 NotaGen-X(需24G显存),供开发者免费使用与二次开发。 支持 GPU加速(如NVIDIA CUDA)及国产化AI平台(如华为昇腾NPU),优化生成效率。 应用场景与价值 专业创作辅助:为作曲家提供灵感框架,快速生成符合特定风格的主题旋律或伴奏片段。 教育与研究: 音乐学院可分析古典音乐结构,辅助教学与学术研究。 开发者可基于开源模型探索多模态音乐生成(如结合歌词生成)。 大众创作普及:降低音乐创作门槛,业余爱好者通过简单提示生成个性化作品。 NotaGen 的推出标志着AI音乐生成从“模仿”向“创作”迈进,其开源模式加速了技术与艺术的融合。相比其他模型(如Meta的MusicGen),NotaGen 在古典音乐生成的专业性与风格可控性上更具优势。 未来,NotaGen 计划扩展至更多音乐风格(如民族音乐)、支持实时即兴生成,并探索与教育、影视等领域的深度结合,进一步推动音乐产业的智能化转型。

数据统计

相关导航

云雀大模型

云雀大模型

云雀大模型是字节跳动公司开发的一款大规模预训练语言模型。该模型采用 Transformer 架构,它能够处理多种自然语言处理任务,如聊天、绘画、写作和学习。云雀大模型利用了大量的数据进行训练,包括文本、图像、视频和音频等,以学习丰富的语言知识和语境信息。此外,它还具有视频内容理解能力,能够识别视频中的对象、场景和情感等关键要素,为多模态任务提供支持。

暂无评论

您必须登录才能参与评论!
立即登录
none
暂无评论...