由于音乐编曲的复杂性和对

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乐对齐和音乐质量水平同时保持了卓越的计算效率代表了音乐人工智能领域的显着飞跃。的新模型可以实时生成音乐是一家人工智能和元宇宙技术和内容公司宣布推出这是一种用于文本到音乐生成的新人工智能模型。是音乐人工智能领域的重大进步因为它是第一个在文本音乐对齐和音乐质量方面实现最先进性能同时保持计算效率的模型。我们根据客观指标和人工评估的最先进基线对进行了广泛评估。

结果表明与当前最佳方法相比产生的音乐在感知上质量更高写道。高采样率的需要从文本创建音乐很困难。根据的论文可以克服这些挑战因为它的扩散模型基于自回归和非自回归训练。这使得能够生成真实且富有创意的音乐。由于其计算效率可以使用 美国电话号码表 实时生成音乐这为音乐制作现场表演和虚拟现实开辟了新的可能性。模型使用特殊的自动编码器和扩散模型以的高采样率直接产生详细的立体声音频。




此外避免了转换音频特征时常见的质量损失。该模型经过多项任务的训练包括生成音乐连续音乐序列以及填充缺失的部分使其具有多种用途。还巧妙地结合了自回归和非自回归方法以平衡捕获音乐中的依赖关系和高效生成音乐之间的权衡。此外人工智能模型采用智能学习技术经过训练可以同时处理各种音乐方面的问题。与和其他模型将与当前最先进的模型例如的和的进行了比较并证明其方法在保真度和真实度。