AI 生成的歌曲听起来怎么样?[OpenAI Jukebox]

Jukebox:开创音乐生成的新纪元

Jukebox是由OpenAI于2020年4月30日发布的音乐生成模型,它能够根据艺术家和流派生成音乐,从嘻哈到乡村音乐无所不包。

Jukebox最令人惊叹之处在于它能够学习艺术家的风格和唱腔,这在之前从未如此出色地实现过。它使用三种独立的VQVAE和稀疏Transformer模型来实现这一点。

VQVAE是一种自动编码器,它接收原始音频并将其重建。每个层级都关注不同的细节,并专注于重建音频的不同方面。底层专注于音乐和声音清晰度,在短时间范围内提供高质量的音频。中间层关注歌曲的短期一致性,例如句子或副歌,但质量略有损失。顶层解码成最低质量,但包含高级语义,例如演唱和旋律。这使得生成的歌曲能够学习原始歌曲的长期模式和结构。

这三个层级涵盖了生成音乐作品所需的所有方面。然后,模型使用稀疏Transformer对每个层级进行采样,将它们组合在一起,从而产生更具考虑性的音乐生成。

最初,歌词带来了挑战。AI不知道歌词应该放置在歌曲中的哪个位置,随机生成歌词就像随机将字幕添加到电影中。然而,Jukebox通过训练一个编码器来将歌词与歌曲对齐,克服了这个问题。编码器越清晰,AI就越确定歌词在特定时间段内存在。这还扩展到Jukebox AI中包含一个歌词生成模型,它可以生成歌词并将其与没有歌词的歌曲结合,从而创建具有新歌词的相同歌曲,这非常令人着迷。

除了生成新的歌词,Jukebox还具有两种其他功能。一种是重新演绎,AI可以生成完全不同的乐器或音乐,但保留了训练过的歌曲的相同歌词。另一种功能称为完成,它可以根据原始歌曲的前12秒完成歌曲。

虽然Jukebox令人惊叹,但它仍然无法与人类创作的歌曲相媲美。它仍然有很大的进步空间。

这台点唱机并不完美,但它令人惊叹,因为它在某些情况下表现非常出色。有好的结果,也有不好的结果,正如灭霸曾经说过的那样,完美平衡,就像所有事物都应该那样。

05-24
Jukebox 是一种与音乐生成和创作相关的深度学习模型,由 OpenAI 开发。以下是关于 Jukebox 在 IT 领域中的相关信息及其应用场景: --- ### 什么是 JukeBoxJukebox 是一个基于神经网络的系统,能够生成高质量的音乐作品,包括旋律、和声以及歌词。它利用先进的机器学习技术来模仿不同风格的音乐,并支持从零开始创建全新的乐曲。 --- ### 技术原理 Jukebox 基于生成对抗网络(GANs)和其他变体架构运行,这些算法可以从大量数据集中提取模式并生成新的音频片段。具体来说: - 它可以通过训练理解多种乐器的声音特性。 - 支持多轨合成,例如主音、伴奏等层次分明的结构化输出。 --- ### 应用领域 #### 1. 创意产业 音乐制作人可以借助 Jukebox 自动生成背景音乐或者灵感素材,从而减少传统作曲过程中繁琐的手动调整工作。 #### 2. 游戏开发 视频游戏开发者可以用此工具快速生产符合特定情绪需求的游戏配乐,而无需雇佣专业的作曲团队。 #### 3. 广告宣传 广告公司经常需要短小精悍却印象深刻的 jingles (广告歌曲),通过 AI 自助完成这一环节既经济又高效。 #### 4. 科研探索 研究人员正在研究如何改进现有模型以更好地捕捉人类情感表达方式,使得未来版本更加贴近真实表演效果。 --- ### 注意事项 尽管这项技术创新带来了许多便利之处,但也引发了一些争议话题比如版权归属问题——当一首完全由程序计算出来的“原创”作品问世之后,谁应该拥有它的使用权呢?此外还有伦理方面的考量值得深入探讨。 --- ### 示例代码实现简介 下面是一个简单的 Python 脚本用于加载预训练好的 jukebox 模型实例: ```python import torch from jukebox import Jukebox device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = Jukebox.load_from_checkpoint("path_to_pretrained_model").to(device) sample_rate, audio_tensor = model.generate_audio(length_in_seconds=30) ``` > **提示**: 实际部署前需确保安装好依赖库并且正确配置 GPU/CPU 环境设置。 ---
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