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Meta的开源人工智能音乐模型-全面解析 (META的开源大模型)

admin8个月前 (04-23)数码49

簡介

Meta 的 MusicGen 是一個開源的人工智慧 (AI) 音樂模型,於 2023 年 6 月發布。它在多個方面取得了重大進步,包括: 使用更少的訓練數據 開源代碼和模型權重 僅使用商業許可的訓練材料

模型的進展

自 MusicGen 發布以來,Meta 在以下兩個關鍵領域對其進行了升級: 多波段擴散 立體聲输出

多波段擴散

多波段擴散是一種技術,允許模型以較低的採樣率生成音樂,然後使用神經音頻壓縮模型對其進行重建,從而產生高保真度輸出。

多波段擴散的優點

顯著減少計算時間和成本 改善聲音質量,減少偽音

立體聲輸出

MusicGen 現在可以生成立體聲輸出,從而使生成的音樂更加生動和令人興奮。

立體聲輸出的優點

提升空間感知和沉浸感 使音樂更具吸引力

音樂範例

以下是一些使用 MusicGen 生成的音樂範例,展示了這些進步的影響:

原始 MusicGen 模型 (3.3B 參數)

升級後的 MusicGen 模型 (3.3B 參數,多波段擴散)

升級後的 MusicGen 模型 (3.3B 參數,多波段擴散,立體聲輸出)

如您所見,升級後的 MusicGen 模型顯著改善了聲音質量和空間感。

結論

MusicGen 是 AI 音樂領域的一項重大進步。多波段擴散和立體聲輸出等改進提高了模型的保真度和靈活性。隨著持續的研究和發展,我們可以期待 MusicGen 及其他 AI 音樂模型在未來產生更多創新的音樂體驗。

大模型是什么?与人工智能有什么区别?

大模型与人工智能区别:以前的模型大都是弱人工智能,像阿尔法狗只能下围棋,而各种识别产品也只能完成一个任务。这些模型之间是隔离的不能互相支撑。而大模型则通过扩大模型的参数规模,并通过大量数据的训练,来支撑所有人工智能的任务。

大模型就是一种参数规模非常大的人工神经网络。因为参数足够大之后它能力非常强,所以在很多任务上都表现出非常好的能力。

因为大模型学习了非常多的知识,经过了非常多的数据训练,这样就具有了非常好的通用性。包括像我们日常生活中经常见到的各种人工智能产品,比如说人脸识别、对话机器人,等等。

因为大模型的容量非常大、能力非常强,所以它把所有的任务都合在一起,用一个模型来提供非常多的任务的支撑,就是我们人工智能这个领域所谓的通用人工智能,所以它展示出来通用人工智能一个非常好的前景。

人工智能大模型的类型

Meta的开源人工智能音乐模型

大模型可以分为两类,通用大模型和垂直大模型。通用大模型,基础大模型,擅长处理多种任务,是行业技术的制高点,推动产业革命。如GPT系列就是通用模型。训练通用大模型的参数规模大,需要强大的算力支撑,通常是头部企业的兵家必争之地。

国内科技、互联网巨头纷纷布局,网络的文心一言、阿里的通义千问大模型、腾讯的混元大模型、科大讯飞的星火认知大模型、商汤科技的日日新大模型等都是。

垂直大模型,行业大模型,是大模型应用落地的重要形式。基于通用大模型进行微调,通过训练专业数据,向各行各业等多个场景提供更加精准、高效的解决方案。比如华为盘古大模型就是针对行业提供专业大模型,已经初步运用在政务、金融、铁路、气象、煤矿等领域。

国际上,除了ChatGPT外,还有Llama2,是Meta与微软联手推出的开源大模型,包含70亿参数、130亿参数、700亿参数三个规模;其训练数据快速增加,接受了2万亿tokens的训练。

未来 AI 歌手会成为主流吗?

很可能会成为主流。 AI歌手利用机器学习和深度学习技术,通过分析大量的音乐数据和艺术家的风格,能够创作原创音乐,并以人工生成的声音演唱。 这种技术有一些潜在的优势,例如:1. 创造力和多样性:AI歌手可以从不同风格和曲风中吸收灵感,并创造出新的音乐作品。 它们可以在短时间内生成大量不同风格的音乐,展现出多样性和创造力。 2. 跨语言和文化:AI歌手可以轻松地适应不同语言和文化的音乐创作,消除了语言和文化差异对音乐传播的限制。 3 表演:与人类艺术家相比,AI歌手可以在任何时间表演,没有疲劳和限制。 这种可持续的表演能力使得音乐在全球范围内更加可及。 AI 孙燕姿是一个有趣的例子,展示了人工智能在音乐创作和表演方面的潜力。 虽然AI歌手和音乐创作目前还处于起步阶段,但随着技术的不断发展,它有望在未来成为主流。 需要注意的是,尽管AI在音乐创作和表演方面取得了一些令人印象深刻的成果,人类艺术家的创造力和情感表达仍然是不可替代的。 将AI与人类艺术家的才能结合使用,可能会创造出更加丰富。

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