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零樣本 | MusicMagus:基于擴(kuò)散模型的零樣本文本驅(qū)動(dòng)音樂編輯新方案

人工智能
當(dāng)前的文本到音樂生成模型已取得長足進(jìn)展,但音樂創(chuàng)作往往需要反復(fù)修改,而如何在保持音樂整體結(jié)構(gòu)的同時(shí),精準(zhǔn)編輯特定屬性仍然是個(gè)挑戰(zhàn)。

一眼概覽

MusicMagus 提出了一種基于擴(kuò)散模型的零樣本文本到音樂編輯方法,可在不額外訓(xùn)練的情況下,通過文本編輯修改音樂的風(fēng)格、音色和樂器,同時(shí)保持其他屬性不變。實(shí)驗(yàn)表明,該方法在風(fēng)格轉(zhuǎn)換和音色轉(zhuǎn)換方面優(yōu)于現(xiàn)有零樣本方法,并在某些任務(wù)上超越監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。

核心問題

當(dāng)前的文本到音樂生成模型已取得長足進(jìn)展,但音樂創(chuàng)作往往需要反復(fù)修改,而如何在保持音樂整體結(jié)構(gòu)的同時(shí),精準(zhǔn)編輯特定屬性仍然是個(gè)挑戰(zhàn)。現(xiàn)有方法依賴手工標(biāo)注數(shù)據(jù)集特定任務(wù)訓(xùn)練,限制了編輯的靈活性和通用性。因此,本研究的核心問題是:

如何在無需額外訓(xùn)練的情況下,實(shí)現(xiàn)靈活的文本驅(qū)動(dòng)音樂編輯?

技術(shù)亮點(diǎn)

1. 無監(jiān)督零樣本編輯:MusicMagus 不依賴成對訓(xùn)練數(shù)據(jù),而是利用預(yù)訓(xùn)練擴(kuò)散模型的潛在表示空間,直接進(jìn)行文本驅(qū)動(dòng)的音樂編輯。

2. 語義一致性約束:通過向量化的編輯方向交叉注意力約束,確保編輯后的音樂在保持原有結(jié)構(gòu)的同時(shí),僅修改目標(biāo)屬性。

3. 兼容現(xiàn)有模型:無需重新訓(xùn)練,直接集成于現(xiàn)有的文本到音樂擴(kuò)散模型(如 AudioLDM 2),提升可用性。

方法框架

圖片圖片

MusicMagus 的編輯過程包括以下步驟:

1. 文本變換:通過單詞替換(如“鋼琴”→“吉他”)來定義編輯目標(biāo),并計(jì)算語義變換向量,以捕捉文本變化的方向。

2. 擴(kuò)散模型編輯

? 在潛在空間應(yīng)用編輯向量,調(diào)整擴(kuò)散模型的語義條件;

? 施加交叉注意力約束,確保非編輯部分保持不變。

3. 音樂重建:利用擴(kuò)散模型去噪生成新的音樂片段,實(shí)現(xiàn)零樣本風(fēng)格或音色轉(zhuǎn)換。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果速覽

圖片圖片

(1) 主觀實(shí)驗(yàn)

音色轉(zhuǎn)換任務(wù)中(鋼琴 → 風(fēng)琴、鋼琴 → 中提琴等),MusicMagus 在相關(guān)性(REL)、整體質(zhì)量(OVL)和一致性(CON)方面均優(yōu)于AudioLDM 2 和 Transplayer。

(2) 客觀實(shí)驗(yàn)

MusicMagus 在語義一致性(CLAP 相似度)和旋律一致性(Chroma 相似度)方面均優(yōu)于基線。

實(shí)用價(jià)值與應(yīng)用

MusicMagus 適用于多種音樂編輯場景:

音樂制作:藝術(shù)家可通過文本指令快速調(diào)整風(fēng)格或替換樂器,提升音樂創(chuàng)作效率。

影視配樂:可根據(jù)導(dǎo)演需求調(diào)整背景音樂風(fēng)格,而無需重新錄制。

游戲音效:允許游戲開發(fā)者通過文本指令靈活調(diào)整游戲配樂,增強(qiáng)互動(dòng)體驗(yàn)。

此外,該方法還可用于真實(shí)音樂編輯,通過DDIM 反演對真實(shí)音頻進(jìn)行修改,但目前仍受模型泛化能力的限制。

開放問題

長音頻編輯:當(dāng)前方法主要針對短音樂片段,未來如何擴(kuò)展至完整歌曲或長音頻編輯

多樂器混合編輯:目前僅支持單個(gè)音色轉(zhuǎn)換,如何在不影響整體結(jié)構(gòu)的情況下修改多個(gè)樂器或風(fēng)格

更高音質(zhì)生成:現(xiàn)有擴(kuò)散模型生成的音樂仍受16kHz 采樣率限制,如何提高音質(zhì)以滿足專業(yè)需求?

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 萍哥學(xué)AI
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