本文讨论了如何使用AI系统来模拟人类音乐创作的过程，同时分析了用于音乐生成的数据集、模型、用户界面以及未来的应用和研究方向。

Oct, 2022

该研究使用MeasureVAE可解释的潜在维度的生成音乐XAI模型在爱尔兰民间音乐的训练数据集上进行了自传体研究，结果显示探索性的音乐创作流程突显了训练数据集的音乐特征而非生成模型本身的特征，XAI模型在迭代工作流中的应用显示出其成为比其最初设计用途更丰富和复杂工作流的潜力。

Aug, 2023

音乐理解和LLark的多模态模型的数据集创建、多模态架构、以及基于开源音乐数据和模型进行训练的结果和代码。

Oct, 2023

这篇论文通过对不同组合的Variational Auto-Encoder模型、AI模型的潜在空间配置和训练数据集进行系统研究，表明MeasureVAE在音乐生成性能方面具有更好的重构表现，AdversarialVAE在音乐属性独立性方面表现更好。结果展示了MeasureVAE能够通过可解释的音乐控制维度生成跨音乐流派的音乐，并且在生成简单的流行和摇滚音乐时表现最佳。建议在使用MeasureVAE生成跨流派音乐时，4个正则化维度的32或64个潜在空间尺寸是最佳选择。这些结果是关于音乐生成的最详细的现代生成AI模型配置的比较，并可用于选择和配置AI模型、音乐特征和数据集以实现更易理解的音乐生成。

Nov, 2023

模拟音乐结构在生成符号音乐作品的人工智能系统中至关重要但具有挑战性。本文概述了整合连贯结构的技术的演变，从符号方法到基础和转换的深度学习方法，利用计算和数据在各种训练范式中的强大能力。最新阶段，我们评述了一种新兴技术，称为“子任务分解”，它涉及将音乐生成分解为独立的高级结构规划和内容创作阶段。这些系统通过提取旋律的骨架或结构模板来引导生成过程，从而纳入某种形式的音乐知识或神经符号方法。从审查的三个时期来看，已经取得了在主题和重复方面的进展，但在模拟人类作曲家风格下的扩展音乐作品中细微主题的发展仍然很困难。我们概述了几个关键的未来方向，以实现结合所有考察时期方法的协同效益。

Mar, 2024

大规模文本到音乐生成模型大大增强了音乐创作能力，但其与人类音乐家有效合作的能力仍然有限。本文提出了一个描述音乐交互过程的框架，包括表达、解释和执行控制。根据这个框架，我们认为现有的文本到音乐模型和音乐家之间的主要差距在于解释阶段，模型缺乏解释音乐家控制的能力。我们还提出了两种策略来解决这个差距，并呼吁音乐信息检索界应对解释挑战，以改善人工智能与音乐家的合作。

Jul, 2024

本研究针对基础模型在音乐领域的应用进行全面回顾，指出现有模型在多样化音乐应用中的局限性和未被充分探索的音乐表示。通过深入探讨模型预训练范式及方法，提出了未来研究应关注的生成理解、医疗应用及伦理问题等重要主题，旨在推动人类与AI在音乐领域的合作发展。

Aug, 2024

本研究填补了音乐领域基础模型（FMs）开发中的空白，强调了音乐表示的不足及其多样应用的局限性。论文提出了一种全面的视角，探讨基础模型在音乐理解、生成和医疗应用中的潜力，并系统分析模型预训练、架构选择和伦理问题。研究的主要发现是促进人机合作发展的重要性，以及未来研究应关注的伦理性和透明性问题。

Aug, 2024

本研究解决了传统音乐分析模型无法有效捕捉音乐复杂特征的问题，提出了利用大型语言模型和基础模型的方法来实现更深入的音乐理解。研究发现，这些模型在语义层面处理复杂音乐理解任务时表现出色，具有接近人类感知的能力，推动了音乐与人工智能交叉领域的深入研究。

Sep, 2024

本研究探讨了在基础模型研究进展背景下，音乐生成AI应用的研究空间。文章提出了生成模型的基础表示和可解释性的问题，评估了音乐数据集的现状及其局限性，并探讨了生成模型的应用与版权保护策略。研究为音乐AI领域的未来研究方向提供了重要见解。

Sep, 2024