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。

用Colab免费玩转AIGC音乐生成:Jukebox模型实战指南 随着生成式人工智能(AIGC)技术的飞速发展,音乐生成领域迎来革命性突破。OpenAI的Jukebox模型能够生成包含歌词、旋律、编曲的完整音乐片段,支持多种音乐风格和时长。本文旨在通过Google Colab的免费计算资源,降低技术门槛,让开发者无需高端硬件即可实践Jukebox模型的核心功能,涵盖从模型原理解析到实际音乐生成的全流程。背景知识:明确核心概念、术语定义和技术架构原理解析:深入Jukebox的层次化VAE和自回归模型数学基础:推导生成模型的关键公式和优化目标实战指南。 阅读详情

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