シードミュージック:みんなのための音楽制作をシンプルに
誰でも簡単に音楽が作れるシステム。
― 1 分で読む
目次
Seed-Musicは、音楽を簡単に効果的に作成・編集するためのシステムセットだよ。高品質な音楽を作ることに重点を置きつつ、ユーザーが自分のスタイルや感触をコントロールできるようになってる。最新の技術を使って、Seed-Musicは初心者から経験豊富なミュージシャンまで、音楽を作る際の難しさを減らしてくれる。
音楽を作るのは簡単なことじゃないよ。作曲、録音、ミキシングなど、いくつかのステップがあるからね。多くの人がこのプロセスは難しくて時間がかかると感じてる。Seed-Musicは、誰でも音楽を作りやすくするためのツールを提供することで、これを簡単にしようとしてるんだ。
Seed-Musicって何?
Seed-Musicには、音楽を生成するためと既存のトラックを編集するためのツールが含まれてる。ユーザーは歌詞やスタイル、音声の例など、さまざまな情報を入力できて、システムはこれに基づいて新しいボーカル音楽を生成するよ。また、ユーザーは既存の音楽トラックの歌詞やメロディー、楽器の音を直接変更することもできるんだ。
音楽生成が難しい理由
音楽は複雑なんだ。私たちが聞く音はレイヤーになっていて、メロディー(旋律)、ハーモニー(和音)、リズム(ビート)など、さまざまな要素が含まれてる。こうした複雑さが、コンピュータシステムが良い音楽を生成するのを難しくしてる。生成された音楽がどれほど良いかを評価するのも大変で、人それぞれ好みが違うからね。
音楽を作るためには、モデルがたくさんの注釈データを必要とする。これは、システムが学ぶのを助ける情報がラベリングされた音楽の例が必要ってこと。特に音楽に関しては、正確に分析してラベリングできる知識を持った人が必要だから、不足しがちなんだ。
最後に、ユーザーによってニーズはバラバラ。初心者はシンプルなアイデアで曲を生成したいかもしれないし、訓練されたミュージシャンは特定の楽器や曲の部分を調整したいかもしれない。Seed-Musicはこうした多様なニーズに応えるように設計されてるよ。
Seed-Musicの主な機能
Seed-Musicは、音楽制作をサポートするために高度な技術を統合してる。主な機能は以下の通り:
音楽生成
このシステムは、ユーザーの入力に基づいて音楽を生成するよ。ユーザーは歌詞、スタイルの説明、さらには音声のリファレンスを提供できる。生成された音楽はボーカルでもインストゥルメンタルでもいいし、提供された例のスタイルに従うことができるんだ。
編集ツール
ゼロから始める代わりに、ユーザーは既存のトラックを編集することもできる。この機能では、音楽の本質を保ちつつ歌詞やメロディーを変更できるんだ。リアルタイムでの変更ができるインタラクティブな体験を提供してるよ。
多様なユーザーニーズ
Seed-Musicは初心者とプロの両方に対応できるように設計されてる。初心者にはシンプルなテキストプロンプトから完全な曲を生成できるし、経験豊富なミュージシャンには、音楽の個々の要素を調整するためのより多くのコントロールを提供してるんだ。
Seed-Musicの技術
Seed-Musicは、音楽生成と編集を可能にするためにいろんな技術を組み合わせて使ってる。主に二つの方法に依存してるよ:言語モデルと拡散モデル。
言語モデル
言語モデルを使うことで、システムは異なるタイプの入力に対して音楽を理解し生成することができる。これは、チャットボットがテキストを理解するのと似た仕組みを使ってるんだ。これによって、ユーザーのプロンプトに関連した音楽を作成するのが助けられるんだ。
拡散モデル
拡散モデルは生成にさらなる層を加える。音楽のラフスケッチを受け取って、それを洗練させて、より良く、より磨かれた音に仕上げることができる。これらのモデルは、段階的に改善を予測することによって、最終的な出力が高品質であることを保証してるよ。
音楽生成のタイプ
Seed-Musicは、オーディオトークン生成、シンボリックトークン生成、ボコーダー潜在生成の三つの主要な音楽生成方法を提供してる。
オーディオトークン生成
この方法は、生の音声をトークンに変換する。トークンは音を表す小さな情報の塊だよ。これらのトークンは、ユーザーの入力に基づいて次の音を予測することで、新しい音楽を作成するために使われる。このアプローチは、音楽の意味と音質のバランスを保つのに役立つんだ。
シンボリックトークン生成
シンボリックトークンは、音楽をより読みやすく、修正しやすい形式で表現する。この形式は楽譜に似ていて、音符やリズムが明確に定義されてる。シンボリック表現を使うことで、ユーザーは作品をより直感的に理解し操作できるようになるんだ。
ボコーダー潜在生成
この方法は、生の音を直接扱わずに音楽を生成することに焦点を当ててる。音楽の本質を異なる方法で捉えることで、システムは細部を最初から再現することなく、良い音楽を作ることができるんだ。
Seed-Musicの動作
Seed-Musicは、入力を処理して出力を効率的に生成するために構築されたパイプラインを通じて動作するよ。通常の動作はこんな感じ:
- 入力収集: ユーザーが歌詞や音楽スタイル、音声リファレンスなど、さまざまなタイプの入力を提供する。
- トークン処理: システムはこれらの入力を音楽を表すトークンに変換する。
- 音楽生成: 入力トークンを使って、システムは音楽を予測して生成する。
- 出力: 最終的な製品は高品質な音声ファイルとしてレンダリングされる。
Seed-Musicの応用
Seed-Musicは、さまざまな音楽制作のニーズに応えるための用途がたくさんあるよ。注目すべきいくつかのアプリケーションはこれだ:
歌詞から曲へ
この機能では、ユーザーが歌詞やスタイルに基づいてボーカル音楽を簡単に生成できる。システムは、ボーカル、楽器、ハーモニーを含むパフォーマンス品質の音楽作品を作成するよ。
歌詞からリードシートから曲へ
このプロセスは、前の機能を基にしてリードシートを最初に作成し、音楽の詳細な概要をユーザーに提供するんだ。その後、メロディーやリズムを調整してから、最終的な音声を生成できる。
音楽編集ツール
これらのツールは、既存の音楽トラックを変更することを可能にする。歌詞を変えたりメロディーを調整したりできて、ユーザーは直接音楽とやり取りできるから、シームレスな編集体験を提供するよ。
ゼロショット歌声変換
この機能では、ユーザーがトラック内のボーカルトーンを自分の声に似せて変更することができる。入力がほとんど必要ないから、ユーザーが自分の音楽作品をパーソナライズしやすいんだ。
音楽の質の評価
生成された音楽の質を評価するのは重要だよ。これをするために、Seed-Musicは定量的および定性的な測定を組み合わせて使ってる。
誤字率(WER)
この指標は、生成された歌詞が元の歌詞とどれだけ正確に一致しているかを評価する。これは役立つけど、歌のスタイルは話し言葉と大きく異なることがあるから限界もあるよ。
音楽タグ付けパフォーマンス
これは、音楽のさまざまな属性(ジャンルやムードなど)を予測するモデルを使うことを含む。これらの予測を意図したスタイルと比較することで、システムの効果を測ることができるんだ。
人間のフィードバック
音楽性は主観的だから、人間の評価が重要な役割を果たす。ユーザーや訓練を受けた評価者が生成された音楽を聞いて、作品が芸術的基準をどれだけ満たしているかに基づいてフィードバックを提供するんだ。
結論
Seed-Musicは、音楽制作に興味がある誰にでも使える多目的なシステムだよ。高度な技術を活用して、音楽の生成と編集のプロセスを簡単にしてる。ユーザーの入力に重点を置いてるから、初心者にもプロにも価値を見出せるんだ。
音楽制作の壁を取り除くことで、Seed-Musicは芸術的表現と創造性を促進してる。技術が進化し続けることによって、音楽生成の可能性は広がっていくから、ミュージシャンやクリエイターにとってワクワクする時代が来てるんだ。シンプルなメロディーを作るのでも、複雑な作品を作るのでも、Seed-Musicは音楽のアイデアを形にするためのツールを提供してくれるよ。
タイトル: Seed-Music: A Unified Framework for High Quality and Controlled Music Generation
概要: We introduce Seed-Music, a suite of music generation systems capable of producing high-quality music with fine-grained style control. Our unified framework leverages both auto-regressive language modeling and diffusion approaches to support two key music creation workflows: controlled music generation and post-production editing. For controlled music generation, our system enables vocal music generation with performance controls from multi-modal inputs, including style descriptions, audio references, musical scores, and voice prompts. For post-production editing, it offers interactive tools for editing lyrics and vocal melodies directly in the generated audio. We encourage readers to listen to demo audio examples at https://team.doubao.com/seed-music "https://team.doubao.com/seed-music".
著者: Ye Bai, Haonan Chen, Jitong Chen, Zhuo Chen, Yi Deng, Xiaohong Dong, Lamtharn Hantrakul, Weituo Hao, Qingqing Huang, Zhongyi Huang, Dongya Jia, Feihu La, Duc Le, Bochen Li, Chumin Li, Hui Li, Xingxing Li, Shouda Liu, Wei-Tsung Lu, Yiqing Lu, Andrew Shaw, Janne Spijkervet, Yakun Sun, Bo Wang, Ju-Chiang Wang, Yuping Wang, Yuxuan Wang, Ling Xu, Yifeng Yang, Chao Yao, Shuo Zhang, Yang Zhang, Yilin Zhang, Hang Zhao, Ziyi Zhao, Dejian Zhong, Shicen Zhou, Pei Zou
最終更新: 2024-09-19 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2409.09214
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2409.09214
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。
参照リンク
- https://team.doubao.com/seed-music
- https://team.doubao.com/seed-music/shortform-audio-generation
- https://team.doubao.com/seed-music/longform-audio-generation
- https://team.doubao.com/seed-music/audio-prompting
- https://team.doubao.com/seed-music/instrumental-music-generation
- https://team.doubao.com/seed-music/lyrics-to-leadsheet
- https://team.doubao.com/seed-music/leadsheet-to-song
- https://team.doubao.com/seed-music/leadsheet-to-vocals
- https://team.doubao.com/seed-music/editing-lyrics
- https://team.doubao.com/seed-music/editing-melody
- https://team.doubao.com/seed-music/singing-voice-conversion