在2024年国际音乐信息检索会议（ISMIR）上，研究人员展示了他们最新研发的MusiConGen模型。这一模型是基于Transformer的文本生成音乐模型，通过引入时间条件机制，显著提升了对音乐节奏和和弦的控制能力。
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MusiConGen模型是在预训练的MusicGen-melody框架基础上进行微调的，主要用于生成各种风格的音乐片段。研究团队通过设置和弦和节奏的控制参数，展示了模型生成的音乐样本，涵盖了五种不同风格:休闲布鲁斯、平滑酸爵士、经典摇滚、高能放克以及重金属。
每种风格的音乐都有明确的和弦和节奏要求，这些数据来源于RWC-pop-100数据库，生成的和弦通过BTC和弦识别模型进行估计。
为了验证MusiConGen的效果，研究人员将其与基线模型和经过微调的基线模型进行了对比。通过相同的和弦和节奏控制设置，MusiConGen在生成的音乐样本中展示了更高的准确性和风格一致性，体现了其在音乐生成方面的技术优势。
划重点:
🎵 MusiConGen是一种基于Transformer的文本生成音乐模型，能通过时间条件增强对节奏和和弦的控制。
🔍 通过与传统模型和微调模型对比，MusiConGen展示了其在音乐生成上的显著提升。
🎸 模型生成的音乐涵盖了五种不同风格，能够精确模拟特定的和弦和节奏要求。
