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

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

本文提出了一种基于序列到序列框架，利用神经编码器和分层解码器，结合自然语言和旋律创作音乐曲调及准确标定的模型，并在 18,451 首流行歌曲中的歌词 - 旋律匹配对上进行了实验，论文通过人工评估证明了模型生成的旋律比基线模型更优秀。

Sep, 2018

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

本文提出一种新的方法 LOAF-M2L 来生成旋律与歌词之间兼容的歌词，并引入音乐学研究中的信息来帮助模型学习旋律的细粒度格式要求，在主观评估中相对于现有最先进的旋律到歌词生成模型显示出 63.92％和 74.18％的相对改进。

Jul, 2023

我们介绍了 Coco-Mulla，这是一种用于音乐大型语言模型的基于内容的控制方法，通过参数高效的微调方法进行训练，在使用少于 300 首歌曲的小数据集进行调整时，相比于原始模型，使用了不到 4% 的参数。我们的方法实现了高质量的音乐生成，并通过和文本描述结合，展示了灵活的音乐变体生成和风格转换。

Oct, 2023

本文介绍了 MusicGen 这个单一语言模型，能够生成高质量的音乐样本，实现对文本描述或旋律特征的有条件创作，并经过广泛的实证评估，表明其在标准的文本到音乐基准上优于其他模型。

Jun, 2023

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

本文将词曲翻译形式化成有约束的翻译问题，将翻译学文献的理论指导和实践技术转化为协助序列生成的神经机器翻译方法，探索更好的适应方法，并应用于英文到中文的词曲翻译系统。

May, 2023