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

本文对智能音乐生成技术进行了综合调查和分析，提出了关键讨论，明确了各自的特点，并通过表格进行了总结。我们首先介绍了如何将音乐作为信息流进行编码和相关数据集，然后比较了不同类型的生成算法，总结了它们的优点和缺点，并讨论了现有的评估方法。最后，研究了人工智能在音乐创作方面的发展，特别是比较了东西方音乐生成技术的不同特点并分析了该领域的发展前景。

Nov, 2022

介绍了一种增加可解释性的音乐生成的潜变量模型，通过潜空间正则化、用户界面反馈循环和音乐属性可视化，实现了模型和生成音乐结果的可解释性和可调试性。

Aug, 2023

我们提供了一篇综合调查报告，介绍了包括研究项目和商业应用在内的人工智能音乐生成工具。通过对音乐生成方法进行分类，我们发现参数化、基于文本和基于视觉的三种方法。调查重点展示了这些工具的多样性和功能特点，适用于普通听众和专业音乐人。每个工具都有自己的优点和限制，因此我们编制了一份综合列表，用于在选择过程中考虑这些因素。此外，我们的调查揭示了人工智能音乐生成的底层机制和挑战。

Aug, 2023

本研究综合评估主观、客观和综合方法来评估AI生成音乐，并突出了每种方法的优势和劣势，为统一音乐评估领域中的生成AI提供了有价值的参考。

Aug, 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

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

本研究探讨了基础模型在音乐领域的应用，指出当前研究中对音乐表示的开发仍有许多未被探索的方面。通过全面分析预训练模型和架构选择，强调了基础模型在音乐理解、生成和医疗应用中的潜力。研究还关注伦理考量的重要性，为未来音乐领域的人机协作提供了方向。

Aug, 2024