Seed-Music是字節跳動推出的先進AI音樂生成模型，能夠將用戶錄制的10秒音頻轉化為完整的音樂作品。該系統通過自回歸語言模型與擴散技術，依據用戶的多模態輸入（例如風格描述、音頻參考、樂譜和聲音提示）來生成高品質且風格可控的音樂。Seed-Music旨在簡化音樂創作的過程，使得不論是新手還是專業音樂人都能輕松地創作出動人的音樂作品。

Seed-Music是什么

Seed-Music是字節跳動推出的一款AI音樂生成大模型，能夠將用戶提供的10秒音頻轉換為完整的音樂作品。該模型利用自回歸語言模型和擴散方法，結合用戶的多重輸入（如風格描述、音頻參考、樂譜和聲音提示）生成高質量且可調節風格的音樂。Seed-Music的目標是讓音樂創作變得更加簡單，無論是音樂創作新手還是專業人士，都能輕松地制作音樂。此外，Seed-Music還提供音樂編輯功能，用戶可以對生成的音樂進行個性化的調整。

Seed-Music的主要功能

• 歌詞與旋律編輯：用戶可以直接編輯生成音頻中的歌詞和旋律，從而實現個性化的音樂創作。
• 零樣本歌聲轉換：用戶只需提供10秒的演唱或普通語音，Seed-Music便能將其聲音轉換為富有表現力的歌聲，支持模仿各種性別和風格的歌曲。
• 符號音樂表示：引入“lead sheet tokens”作為符號音樂表示方式，使用戶能夠更直觀地理解和編輯旋律、和聲和節奏等音樂元素。
• 音樂結構編輯：用戶可以對音樂的不同部分進行編輯，如主歌、副歌等，以滿足特定的創作需求。
• 音樂風格與情感調整：Seed-Music提供用戶調整生成音樂的風格和情感，以契合他們的創意愿景。

Seed-Music的技術原理

• 自回歸語言模型（Auto-regressive Language Model， LM）：通過學習音樂數據集中的模式，預測音樂序列中的下一個元素，如音符、節奏或和弦。在生成音樂的過程中，該模型基于輸入（如歌詞、旋律片段等）生成連貫的音樂序列。
• 擴散模型（Diffusion Models）：通過逐步去除噪聲生成數據，模擬物理過程中的擴散現象。在音樂編輯中，擴散模型可以精細調整音樂元素，如旋律或和聲，同時保持音樂的自然流暢性。
• 零樣本學習（Zero-Shot Learning）：在Seed-Music中，零樣本歌聲轉換使用戶無需提供大量樣本即可將自己的聲音轉換為特定的歌聲風格。
• 多模態輸入處理：該系統能夠處理多種輸入數據類型（如文本、音頻、樂譜），并將這些數據結合以生成音樂。
• 音符級編輯（Note-Level Editing）：系統提供對音樂的細致控制，允許用戶在音符級別進行編輯，包括修改音高、時長和力度等。

Seed-Music項目地址

• 項目官網：team.doubao.com/en/special/seed-music
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2409.09214

Seed-Music應用場景

• 個人音樂創作：音樂愛好者可以利用Seed-Music創作自己的歌曲，無需掌握復雜的音樂理論或演奏技能。
• 專業音樂制作：音樂制作人和作曲家可以使用Seed-Music快速生成音樂樣本，以原型設計或激發創作靈感。
• 音樂教育：教師和學生可將Seed-Music作為教學工具，通過實踐學習音樂理論和作曲技巧。
• 社交媒體內容創作：內容創作者可以為其社交媒體帖子生成獨特的背景音樂，以提升視覺內容的吸引力。
• 廣告與多媒體制作：廣告商和多媒體制作人可為商業廣告、視頻、電影及游戲制作定制的音樂和音軌。