ChatMusician – 可理解和生成音乐的大模型

ChatMusician概览

ChatMusician是一个由Multimodal Art Projection Research Community、Skywork AI及香港科技大学共同研发的开源音乐分析与生成模型。该项目融合了大型语言模型LLaMA2的核心算法，采用ABC记谱法（与文本兼容的记谱方式），将音乐转化为一种类似语言的形式进行理解和创作。ChatMusician的创新之处在于其不依赖外部多模态神经结构或分词器，而是单纯利用文本分词器独立完成音乐的理解和创作过程。

官方项目主页：ChatMusician官网
研究论文：arXiv研究论文链接

功能与应用

ChatMusician提供了一系列音乐相关的核心功能，包括：

1. 音乐理解与分析
2. 理论知识解答：对于音乐理论知识的问题，ChatMusician能提供精准答案。
3. 结构分析：可以识别并分析音乐作品的格式和结构。

4. 提取音乐元素：从音乐中准确识别和理解关键的音乐动机。

5. 音乐生成与创作

6. 和弦创作：依据特定和弦序列，创作和谐的和弦进行。
7. 旋律生成：基于和弦或音乐形式生成旋律。

8. 风格模仿：模仿如巴赫等特定音乐家的风格，创作新音乐作品。

9. 音乐与文本交互

10. 专业知识问答：对音乐术语、历史、乐器特性等进行问答。
11. 创作辅助：在音乐创作过程中提供建议和方向。

技术基础

ChatMusician基于以下技术构建：

• 大型语言模型（LLM）：利用如LLaMA2的模型进行预训练，学习语言特性。
• 音乐记谱法：使用ABC记谱法，使音乐以文本形式被处理。
• 持续预训练与微调：模型在多样化文本数据上学习通用表示，再针对音乐任务进行微调。
• 多任务学习：允许模型在不同任务间共享知识，提升整体表现。
• 音乐理论评估：通过MusicTheoryBench基准测试评估音乐理解能力。
• 数据集建设：使用MusicPile音乐-语言语料库和MusicTheoryBench音乐理解基准进行训练和评估。

通过这些先进的技术和算法，ChatMusician为音乐领域的人工智能应用开拓了新的可能性。