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InspireMusic

InspireMusic

阿里通義實驗室開源的音樂生成技術,一款集音樂生成、歌曲生成、音頻生成能力為一體的開源AIGC工具包。

#Ai工具箱 #Ai開源項目
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InspireMusic簡介

InspireMusic是由阿里巴巴通義實驗室推出的開源音樂生成框架,其技術架構集成了多項音頻領域前沿研究成果,為開發(fā)者和研究者提供音樂創(chuàng)作、風格轉換及音效合成的全流程解決方案。該框架依托多模態(tài)大模型技術,支持通過文本描述或音頻輸入進行智能化創(chuàng)作,同時提供完善的模型調優(yōu)工具鏈。

InspireMusic的文生音樂創(chuàng)作模式非常強。它支持通過文字描述生成各種風格和情感的音樂,用戶可以根據個人喜好生成爵士樂或旋律悠揚的童謠等多樣化作品。

InspireMusic核心功能:

  • 音樂生成:InspireMusic可以基于用戶提供的文本描述,例如情感、風格、和聲等信息,自動生成符合要求的音樂作品。

  • 音頻樣式轉換:該技術支持將現有音頻樣本轉換為不同風格的音樂,使用戶可以輕松實現風格轉換的效果。

  • 訓練和調優(yōu)工具:InspireMusic為開發(fā)者提供了一系列音頻生成模型的訓練和調優(yōu)工具,以優(yōu)化生成效果,滿足個性化需求。

  • 多模態(tài)應用:通過結合文本、音頻及其交互,InspireMusic能夠提供豐富的音樂創(chuàng)作體驗,支持多種類型的音樂生成與編輯功能。

主要特點

  • 統(tǒng)一的音頻生成框架:基于音頻大模型技術,InspireMusic支持音樂、歌曲及音頻的生成,為用戶提供多樣化選擇;

  • 靈活可控生成:基于文本提示和音樂特征描述,用戶可精準控制生成音樂的風格和結構;

  • 簡單易用:簡便的模型微調和推理工具,為用戶提供高效的訓練與調優(yōu)工具。

InspireMusic主要技術原理:

  • 音頻Tokenizer:通過高壓縮比的單碼本WavTokenizer,將輸入的連續(xù)音頻特征轉換為離散的音頻token,支持模型處理的音頻數據格式。

  • 自回歸Transformer模型:該模型基于Qwen模型進行初始化,用于根據文本提示預測音頻token,能夠理解并生成與文本描述匹配的音樂序列。

  • 擴散模型(Conditional Flow Matching, CFM):用于從生成的音頻token中恢復高質量音頻特征,增強音樂生成的連貫性和自然度。

  • Vocoder:將重建后的音頻特征轉換為高質量的音頻波形,最終輸出音樂作品。它支持多種采樣率(如24kHz和48kHz),并能夠生成超過5分鐘的長音頻作品。

核心模型:

InspireMusic模型框架:由音頻tokenizer、自回歸Transformer模型、基于常微分方程的擴散模型即Conditional Flow Matching (CFM)模型、Vocoder所組成,可支持文本生成音樂、音樂續(xù)寫等任務。

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InspireMusic的應用:

  • 音樂創(chuàng)作:用戶通過簡單的文字描述或音頻提示生成多種風格的音樂作品。

  • 教育和學習:該工具包為音樂愛好者和學習者提供了一個易于使用的創(chuàng)作平臺。

  • 游戲和娛樂:InspireMusic可以用于生成游戲背景音樂或音效。

  • 影視制作:用于影視配樂和音效制作。

  • 廣告和營銷:InspireMusic可以生成符合廣告需求的音樂。

  • 科研和開發(fā):為研究者和開發(fā)者提供音樂生成模型的訓練和調優(yōu)工具。

使用方式:

近日,阿里通義實驗室宣布旗下音樂生成技術InspireMusic已正式開源。用戶可以通過GitHub倉庫、ModelScope創(chuàng)空間以及HuggingFace Spaces等平臺訪問和使用InspireMusic。

GitHub 倉庫:https://github.com/FunAudioLLM/InspireMusic

ModelScope:https://modelscope.cn/studios/iic/InspireMusic/summary

HuggingFace:https://huggingface.co/spaces/FunAudioLLM/InspireMusic

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