SongCreator：智能音乐创作助手提升您的音乐创作体验

SongCreator是一个由清华大学深圳国际研究生院和香港中文大学等机构联合开发的创新歌曲生成系统。它能够根据用户提供的歌词，生成完整的歌曲，包括声乐和伴奏部分。该系统基于双序列语言模型（DSLM）和注意力掩码策略，具备处理多种歌曲生成任务的能力，诸如歌曲编辑和生成等。

SongCreator是什么

SongCreator是清华大学深圳国际研究生院和香港中文大学等机构推出的一款先进的歌曲生成系统，旨在从歌词出发，生成包含声乐和伴奏的完整音乐作品。该系统采用了双序列语言模型（DSLM）与注意力掩码策略，能够理解和执行多种歌曲生成任务，尤其在将歌词转换为歌曲及声乐方面表现卓越。SongCreator还允许用户独立控制生成歌曲中的声乐与伴奏，满足不同的音乐创作需求。

SongCreator的主要功能

• 歌词到歌曲（Lyrics-to-Song）：依据给定歌词，生成包括声乐和伴奏的完整歌曲。
• 歌词到声乐（Lyrics-to-Vocals）：仅根据歌词生成声乐部分，不包含伴奏。
• 伴奏到歌曲（Accompaniment-to-Song）：在给定伴奏的情况下，生成相应声乐部分，形成完整歌曲。
• 声乐到歌曲（Vocals-to-Song）：根据提供的声乐部分生成伴奏，构成完整歌曲。
• 歌曲编辑（Song Editing）：在现有歌曲中修改特定段落，以匹配新的歌词，并保持原歌曲的连贯性。
• 声乐编辑（Vocals Editing）：对歌曲中的声乐部分进行编辑，而不改变伴奏。
• 音乐延续（Music Continuation）：基于已有伴奏或声乐生成连续的音乐部分。
• 无条件音乐生成：在没有歌词的情况下，生成音乐或声乐。

SongCreator的技术原理

• 双序列语言模型（DSLM）：DSLM用于捕捉声乐和伴奏的信息，模型包含两个解码器，分别处理声乐和伴奏，通过动态双向交叉注意力模块捕捉两者之间的相互作用。
• 注意力掩码策略：通过设计多种注意力掩码策略，使得模型在不同歌曲生成任务中能够以统一的方式运作，既支持编辑又支持理解与生成。
• 多任务训练：通过多任务训练提升作曲、编曲及理解能力，能有效处理复杂的音乐场景。
• 条件信号：支持多种输入，包括歌词、声乐提示和伴奏提示，赋予生成歌曲高度灵活性和可控性。
• 语义令牌（Semantic Tokens）：使用BEST-RQ模型在未标记的数据集上进行训练，提取出重建歌曲所需的语义和声学细节的令牌。
• 潜在扩散模型（Latent Diffusion Model，LDM）：LDM用于将语义令牌解码为高质量歌曲音频，模型结合了变分自编码器（VAE）和扩散模型，以实现高保真度和音乐性的生成。

SongCreator的项目地址

• 项目官网：songcreator.github.io
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2409.06029

SongCreator的应用场景

• 音乐制作：音乐制作人和作曲家可利用该系统生成歌曲样本，快速进行原型设计或寻找创作灵感。
• 教育与学习：在音乐教育中，SongCreator可作为教学工具，帮助学生理解歌曲结构及作曲、编曲的基本知识。
• 娱乐与游戏：在视频游戏和互动媒体中，根据游戏情境实时生成背景音乐，增强玩家的沉浸体验。
• 内容创作：视频创作者和播客可以为项目定制原创音乐，而无需聘请专业音乐家。
• 广告与营销：广告行业能够迅速生成与品牌形象和广告理念相符的配乐。

常见问题

在使用SongCreator时，用户可能会遇到一些常见问题，例如如何选择输入类型、生成歌曲的风格如何调整、或是如何进行歌曲编辑等。我们建议用户查看项目官网以获取详细的使用指南和技术支持。