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新的 LLM 技术推动文本到音乐生成
研究人员开发了使用大型语言模型（LLM）进行文本到音乐生成的新方法。第一种方法“Agogic”专注于性能计时音乐标记，并证明了音乐表示的选择对分布保真度有显著影响，其影响程度通常超过模型大小。第二种方法“MIDI-LLM”通过扩展其词汇表以包含 MIDI 标记来调整 LLM，并使用两阶段训练过程来同时提高文本控制和音乐质量，在人类-AI 音乐共创工作流程中表现出强大的性能。
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新的AI模型和数据集推动多乐器音乐转录发展
研究人员推出MuScriptor，一个用于真实世界音频多乐器音乐转录的开源模型。该模型通过分析合成数据预训练、在真实音乐上微调以及使用强化学习进行后训练来改进现有方法。此外，还发布了一个名为MulTTiPop的新数据集，其中包含流行音乐片段及其多轨MIDI录音，以帮助评估自动音乐转录模型。