MuseNet 介绍
当莫扎特遇上披头士，会碰撞出怎样的旋律？MuseNet给出了答案。这是一个深度神经网络，能以10种不同的乐器，创作出长达4分钟的音乐作品。MuseNet并非被灌输了人类的乐理知识，而是通过学习海量的MIDI音乐文件，自行发现了和声、节奏与风格的奥秘。它和著名的语言模型GPT-2师出同门，都基于强大的Transformer架构，致力于预测序列中的下一个“音符”，无论是文字还是音乐。
MuseNet 需求人群
音乐创作者与制作人：在创作遇到瓶颈时，可以用MuseNet来激发新的灵感，或将其作为编曲的辅助工具。
音乐教育者与研究者：可以利用MuseNet进行音乐生成的研究，或向学生展示不同音乐风格的构成与融合。
游戏与影视配乐师：为特定的场景快速生成符合情绪的背景音乐，提升作品的沉浸感。
普通音乐爱好者：无需任何专业知识，也能通过简单的选择，体验组合不同大师风格、创作个性化音乐的乐趣。
MuseNet 主要功能
多风格音乐生成：能够模仿从莫扎特、肖邦等古典大师到Lady Gaga、披头士等流行巨星的风格，并支持乡村、爵士、摇滚等多种曲风。
风格融合创作：MuseNet最迷人的功能之一，可以将不同的风格与乐器进行“混搭”，例如用流行乐队的配置来演奏一段肖邦夜曲的开头。
多乐器合奏：可以指定最多10种不同的乐器来共同演奏一首曲子，生成具有丰富层次感的音乐作品。
交互式创作模式：提供“简单模式”供用户聆听预生成的有趣组合；“高级模式”则允许用户直接与模型互动，从一个音符开始，逐步生成一首全新的原创乐曲。
MuseNet 产品特色
强大的音乐“联想”能力：基于与GPT-2相同的无监督学习技术，MuseNet展现了出色的举一反三能力，能从大量的音乐数据中自主学习并生成具有长期结构的复杂乐曲。
音乐风格的“炼金术士”：通过独特的“作曲家”和“乐器”标签，MuseNet可以被引导进行特定风格的创作，甚至能将看似毫不相关的音乐元素巧妙地融合在一起，产生新颖的听感。
内置“音乐评论家”：在训练过程中，MuseNet内部建立了一个“批评家”机制，用于判断生成的样本是来自真实数据集还是模型自己的创作，从而在生成时挑选出更优质的结果。
专注音乐的“结构感”：通过多种创新的位置和时间嵌入技术，MuseNet对音乐的结构有着更深刻的理解，能够更好地处理和弦、节奏以及乐曲的起承转合。