介绍了一种用于生成汉语歌词的模型，该模型基于原始旋律并考虑了汉语音节结构及语义。通过使用多通道序列到序列模型，同时考虑词组结构和语义，其中一个用于编码音节结构，另一个用于语义编码。使用大规模的汉语歌词语料库进行模型训练，并通过自动和人工评估验证了模型的有效性。是目前关于考虑音乐和语言的双重视角的汉语歌词生成较少的报告之一。

Jun, 2019

本文提出了一种基于序列生成对抗网络（SeqGAN）的端到端旋律条件歌词生成系统，可以根据输入的旋律生成一行歌词，并对生成的主题或总体主题进行了探究，并证明输入条件不会对评估度量产生负面影响，同时可以产生更有意义的结果。

Oct, 2020

提出了一种深度注意力对齐网络，旨在以类似于人类音乐创作的方式，通过给定的不完整歌词来自动预测歌词和旋律。文章中探索了深度神经网络从歌词到旋律的编码和解码方式，并利用注意力机制在歌词到旋律生成过程中对齐预测的歌词和旋律。定量及定性评价表明，所提出的方法确实能够为给定不完整的种子歌词创作出适当的歌词和相应的旋律。

Jan, 2023

本研究提出一种层次化歌词生成框架，通过将已知旋律编码为解码约束并获得歌曲大纲和完整歌词的生成，实现未经过任何对齐的歌曲和歌词数据即可生成高质量歌词，并通过歌曲大纲实现内容控制。实验结果表明，本模型相对于 SongMASS 等强基线模型，基于人类评分获得了 24% 的整体质量改善。

May, 2023

本文提出了一种基于分层框架和旋律 - 歌词对齐的歌词生成模型，能够在没有旋律 - 歌词对齐数据的情况下，通过对内容进行控制生成更可唱、更易懂、更连贯和有韵律的高质量歌词。

May, 2023

SongComposer 是一种创新的基于 LLM 的歌曲作曲技术，通过利用 LLM 的能力来理解和生成具有象征性歌曲表示的旋律和歌词，通过符号化歌曲表示的方式，使 LLM 能够像人类一样明确地作曲，通过 SongCompose-PT 预训练数据集的收集和充分的预训练，SongComposer 在歌词到旋律生成、旋律到歌词生成、歌曲延续和文本到歌曲创作等领域展现出优越的性能。

Feb, 2024

我们利用基于字符级的语言模型来从符号化旋律生成音节级歌词，通过对一个字符级预训练模型进行微调，将语言知识整合到音节级 Transformer 生成器的束搜索中。通过基于 ChatGPT 的评估，我们展示了生成歌词时的增强一致性和正确性。

Oct, 2023

我们提出了一种可控的歌词到旋律生成网络，能够以用户期望的音乐风格从歌词中生成逼真的旋律，通过验证各项指标，初始控制生成的旋律的研究表明具有更好的生成质量和与用户的互动性。

Jun, 2023

本研究介绍了一种新的歌词旋律生成范例，即 Re-creation of Creations (ROC)，该范例通过将大量由神经旋律语言模型生成的音乐片段分阶段储存在数据库中，再根据作曲指南和旋律语言模型的重要性评分，检索音乐片段以从歌词和和弦中重新创作旋律，实现好的歌词旋律特征对齐。

Aug, 2022

本文提出了 SongMASS 方法来解决自动生成歌曲时歌词到旋律生成和旋律到歌词生成所面临的限制问题，使用基于掩蔽序列到序列预训练和基于注意力的对齐建模，表现出明显优于基线方法的歌词和旋律生成质量。

Dec, 2020