OpenMusic 是一款基于 QA-MDT（Quality-aware Masked Diffusion Transformer）技術(shù)的高質(zhì)量文生音樂模型?；谙冗M的AI算法，根據(jù)文本描述生成高質(zhì)量的音樂作品。模型的特點在于質(zhì)量感知訓練策略，能在訓練過程中識別并提升音樂波形的質(zhì)量，確保生成的音樂符合文本描述，音樂性強、保真度高。OpenMusic 支持音頻編輯、處理、錄音等多種音樂創(chuàng)作功能。
OpenMusic的主要功能文本到音樂生成：根據(jù)用戶提供的文本描述，生成與之相匹配的音樂作品。質(zhì)量控制：在生成過程中識別和提升音樂的質(zhì)量，確保輸出的音樂具有高保真度。數(shù)據(jù)集優(yōu)化：通過預處理和優(yōu)化數(shù)據(jù)集，提高音樂和文本的對齊度。多樣性生成：能生成風格多樣的音樂，滿足不同用戶的需求。復雜推理：執(zhí)行復雜的多跳推理，處理多個上下文信息。音頻編輯和處理：提供音頻編輯、處理、錄音等功能。OpenMusic的技術(shù)原理掩蔽擴散變換器（MDT）：基于Transformer的架構(gòu)，通過掩蔽和預測音樂信號的部分內(nèi)容學習音樂的潛在表示，提高音樂生成的準確性。質(zhì)量感知訓練：在訓練過程中，用質(zhì)量評分模型（如偽MOS分數(shù)）評估音樂樣本的質(zhì)量，確保模型生成高質(zhì)量音樂。文本到音樂的生成：基于自然語言處理（NLP）技術(shù)解析文本描述，轉(zhuǎn)換為音樂特征，然后生成音樂。質(zhì)量控制：在生成階段，基于訓練階段學到的質(zhì)量信息引導模型生成高質(zhì)量音樂。音樂和文本同步：用大型語言模型（LLMs）和CLAP模型同步音樂信號與文本描述，增強文本與音頻之間的一致性。功能調(diào)用和代理能力：模型能主動搜索外部工具中的知識，并執(zhí)行復雜的推理和策略。OpenMusic的項目地址HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/jadechoghari/openmusicOpenMusic的應(yīng)用場景音樂制作：輔助音樂家和作曲家創(chuàng)作新的音樂作品，提供創(chuàng)意靈感或作為創(chuàng)作過程中的工具。多媒體內(nèi)容創(chuàng)作：為廣告、電影、電視、視頻游戲和在線視頻生成定制的背景音樂和音效。音樂教育：作為教學工具，幫助學生理解音樂理論和作曲技巧，或用于音樂練習和即興演奏。音頻內(nèi)容創(chuàng)作：為播客、有聲書和其他音頻內(nèi)容創(chuàng)作提供原創(chuàng)音樂，增強聽眾的聽覺體驗。虛擬助手和智能設(shè)備：在智能家居設(shè)備、虛擬助手或其他智能系統(tǒng)中生成個性化的音樂和聲音，提升用戶體驗。音樂治療：生成特定風格的音樂，適應(yīng)音樂治療的需求，幫助緩解壓力和焦慮。 
