本教程论文全面概述了用于音乐音频创作的生成模型,面向熟悉神经网络训练但对音乐生成不熟悉的读者。它详细介绍了各种方法,包括神经音频编解码器、自编码器、自回归和掩码令牌模型、扩散模型以及流匹配。该论文还涵盖了采样加速、偏好优化等实际问题,并将这些技术与带有实际示例的已发表系统联系起来。 AI
影响 为进入人工智能驱动的音乐生成领域的研究人员和开发人员提供了基础资源。
排序理由 这是一篇关于音乐音频生成模型的教程论文,提交至 arXiv。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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