VampNet：一種用于音樂合成、壓縮、修復等AI音樂生成方法

　　由于離散聲學標記建模的發(fā)展，最近在語音和音樂的自回歸創(chuàng)建方面取得了重大改進。研究人員開發(fā)了一種名為 VampNet 的音樂生成方法，它利用了聲學token建模和并行迭代解碼的技術(shù)。

　　據(jù)稱，VampNet 可以用于音樂合成、壓縮、填充和變體等多個應(yīng)用領(lǐng)域。

　　研究人員使用基于token的提示來指導 VampNet 的創(chuàng)作，展示了其填補空白的能力。VampNet 可以根據(jù)不同的提示設(shè)計產(chǎn)生音樂的變體，包括循環(huán)和變化。該方法可以在音樂壓縮和音樂制作之間進行平滑過渡。

　　在適當?shù)奶崾鞠�，VampNet 能夠保持音樂的風格、流派、樂器和其他高級方面，同時改變了音色和節(jié)奏的一些細微差別。他們的方法允許將提示放在任何地方，這與自回歸音樂模型不同，自回歸音樂模型只能通過利用一些原始音頻作為提示并讓模型擴展音樂內(nèi)容。 這種靈活的提示能力使 VampNet 成為強大的音樂共同創(chuàng)作工具。

　　使用智能工具和模型預測自動進行標記以節(jié)省時間。音樂家可能會使用 VampNet 錄制一個簡短的循環(huán)，將其輸入到系統(tǒng)中，并讓 VampNet 在每次重復循環(huán)區(qū)域時根據(jù)這個想法生成音樂變體。