Seed-Music – 字节跳动推出的AI音乐生成大模型

Seed-Music是字节跳动推出的先进AI音乐生成模型，能够将用户录制的10秒音频转化为完整的音乐作品。该系统通过自回归语言模型与扩散技术，依据用户的多模态输入（例如风格描述、音频参考、乐谱和声音提示）来生成高品质且风格可控的音乐。Seed-Music旨在简化音乐创作的过程，使得不论是新手还是专业音乐人都能轻松地创作出动人的音乐作品。

Seed-Music是什么

Seed-Music是字节跳动推出的一款AI音乐生成大模型，能够将用户提供的10秒音频转换为完整的音乐作品。该模型利用自回归语言模型和扩散方法，结合用户的多重输入（如风格描述、音频参考、乐谱和声音提示）生成高质量且可调节风格的音乐。Seed-Music的目标是让音乐创作变得更加简单，无论是音乐创作新手还是专业人士，都能轻松地制作音乐。此外，Seed-Music还提供音乐编辑功能，用户可以对生成的音乐进行个性化的调整。

Seed-Music的主要功能

• 歌词与旋律编辑：用户可以直接编辑生成音频中的歌词和旋律，从而实现个性化的音乐创作。
• 零样本歌声转换：用户只需提供10秒的演唱或普通语音，Seed-Music便能将其声音转换为富有表现力的歌声，支持模仿各种性别和风格的歌曲。
• 符号音乐表示：引入“lead sheet tokens”作为符号音乐表示方式，使用户能够更直观地理解和编辑旋律、和声和节奏等音乐元素。
• 音乐结构编辑：用户可以对音乐的不同部分进行编辑，如主歌、副歌等，以满足特定的创作需求。
• 音乐风格与情感调整：Seed-Music提供用户调整生成音乐的风格和情感，以契合他们的创意愿景。

Seed-Music的技术原理

• 自回归语言模型（Auto-regressive Language Model， LM）：通过学习音乐数据集中的模式，预测音乐序列中的下一个元素，如音符、节奏或和弦。在生成音乐的过程中，该模型基于输入（如歌词、旋律片段等）生成连贯的音乐序列。
• 扩散模型（Diffusion Models）：通过逐步去除噪声生成数据，模拟物理过程中的扩散现象。在音乐编辑中，扩散模型可以精细调整音乐元素，如旋律或和声，同时保持音乐的自然流畅性。
• 零样本学习（Zero-Shot Learning）：在Seed-Music中，零样本歌声转换使用户无需提供大量样本即可将自己的声音转换为特定的歌声风格。
• 多模态输入处理：该系统能够处理多种输入数据类型（如文本、音频、乐谱），并将这些数据结合以生成音乐。
• 音符级编辑（Note-Level Editing）：系统提供对音乐的细致控制，允许用户在音符级别进行编辑，包括修改音高、时长和力度等。

Seed-Music项目地址

• 项目官网：team.doubao.com/en/special/seed-music
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2409.09214

Seed-Music应用场景

• 个人音乐创作：音乐爱好者可以利用Seed-Music创作自己的歌曲，无需掌握复杂的音乐理论或演奏技能。
• 专业音乐制作：音乐制作人和作曲家可以使用Seed-Music快速生成音乐样本，以原型设计或激发创作灵感。
• 音乐教育：教师和学生可将Seed-Music作为教学工具，通过实践学习音乐理论和作曲技巧。
• 社交媒体内容创作：内容创作者可以为其社交媒体帖子生成独特的背景音乐，以提升视觉内容的吸引力。
• 广告与多媒体制作：广告商和多媒体制作人可为商业广告、视频、电影及游戏制作定制的音乐和音轨。