Musenet

什么是"Musenet"？

OpenAI推出了MuseNet，这是一个深度神经网络，可以生成带有10种不同乐器的4分钟音乐作品，并且可以结合从乡村音乐到莫扎特再到披头士乐队等多种风格。MuseNet并非通过我们对音乐的理解来明确编程，而是通过学习预测数十万个MIDI文件中的下一个标记，发现了和声、节奏和风格的模式。MuseNet使用与GPT-2相同的通用无监督技术，这是一个大规模的transformer模型，训练目的是预测序列中的下一个标记，无论是音频还是文本。

"Musenet"有哪些功能？

• MuseNet可以生成4分钟的音乐作品，包括10种不同的乐器。
• 可以结合多种音乐风格，如乡村音乐、莫扎特、披头士乐队等。
• 使用简单模式和高级模式进行交互，让用户可以探索不同的音乐风格和创作全新作品。

产品特点：

• MuseNet可以混合不同风格的音乐生成，例如将蕭邦的音乐与流行风格结合。
• 可以生成长达数百到数千个标记的音乐结构，如模仿蕭邦和莫扎特的作品。
• 使用Sparse Transformer进行训练，具有长期结构记忆能力。

应用场景：

MuseNet的应用场景非常广泛，包括但不限于：

• 音乐创作：音乐人可以利用MuseNet生成新的音乐作品，探索不同风格和乐器的组合。
• 音乐教育：学生可以通过MuseNet学习不同音乐风格和结构，提高音乐理论和创作能力。
• 广告配乐：广告制作公司可以使用MuseNet生成符合广告主题的音乐作品，提升广告效果。

"Musenet"如何使用？

1. 在简单模式下，选择音乐风格或作曲家，输入开头的音乐片段，开始生成。
2. 在高级模式下，与模型直接交互，生成全新的音乐作品。
3. 注意MuseNet生成音乐时，所选乐器仅为强烈建议，不是必须的要求，生成结果可能会有所不同。

常见问题：

• 生成的音乐作品可能会偏离所选风格和乐器，这是由于模型计算所有可能的音符和乐器的概率。
• 对于奇怪的风格和乐器组合，模型可能会有困难，建议选择与作曲家或乐队常用风格最接近的乐器。