QA-MDT – 中科大聯合科大訊飛推出開源音樂生成模型

QA-MDT是什麼

QA-MDT（Quality-aware Masked Diffusion Transformer）是由中國科學技術大學和科大訊飛聯合推出的開源音樂生成模型。模型基於文本描述生成高質量且音樂性強的音樂，創新的質量感知訓練策略，在訓練過程中識別並提升音樂波形的質量。QA-MDT結合掩蔽擴散變換器（MDT）和質量控制技術，實現在大規模數據集上的卓越性能，爲音樂製作和多媒體創作提供強大的工具。

QA-MDT的主要功能

• 文本到音樂的生成：用戶提供文本描述，QA-MDT生成與之相匹配的音樂。
• 質量控制：模型識別和提升生成音樂的質量，確保輸出的音樂具有高保真度。
• 數據集優化：通過預處理和優化數據集，提高音樂和文本的對齊度。
• 多樣性生成：模型能生成風格多樣的音樂，滿足不同用戶的需求。

QA-MDT的技術原理

• 文本到音樂的生成：基於自然語言處理（NLP）技術解析文本，轉換爲音樂特徵，然後生成音樂。
• 質量感知訓練：在訓練過程中，使用質量評分模型（如僞MOS分數）評估音樂樣本的質量，模型生成高質量音樂。
• 掩蔽擴散變換器（MDT）：基於Transformer的架構，掩蔽和預測音樂信號的部分內容來學習音樂的潛在表示，提高音樂生成的準確性。
• 質量控制：在生成階段，基於訓練階段學到的質量信息引導模型生成高質量音樂。
• 音樂和文本同步：用大型語言模型（LLMs）和CLAP模型同步音樂信號與文本描述，增強文本與音頻之間的一致性。

QA-MDT的項目地址

• GitHub倉庫：https://github.com/QA-MDT
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2405.15863v2

QA-MDT的應用場景

• 廣告和多媒體制作：爲廣告、電影、電視、視頻遊戲和在線視頻生成定製的背景音樂和音效。
• 音樂產業：輔助音樂製作人和作曲家創作新的音樂作品，提供創意靈感或作爲創作過程中的工具。
• 音樂教育：作爲教學工具，幫助學生理解音樂理論和作曲技巧，或用於音樂練習和即興演奏。
• 音頻內容創作：爲播客、有聲書和其他音頻內容創作提供原創音樂，增強聽衆的聽覺體驗。
• 虛擬助手和智能設備：在智能家居設備、虛擬助手或其他智能系統中生成個性化的音樂和聲音，提升用戶體驗。