前言

在当今这个科技与艺术交织的时代，我们正见证着一场前所未有的内容创作革命。随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，一种全新的创作模式——AI-Generated Content（AIGC）——正逐步重塑创意产业的面貌。《太空歌剧院》的获奖仅仅是冰山一角，揭示了AI在艺术创作领域的巨大潜力。而在音乐领域，这一变革尤为显著，AIGC正引领我们步入一个“文生音乐”的新时代。

本文将以《MusicGen文本生成音乐》为题，深入探索这一前沿技术如何通过智能算法的魔力，将无形的创意文字转化为绕梁之音。想象一下，只需输入几行描述或情感意向，一个强大的AI模型便能理解、解析并创造出符合这些指令的旋律与和弦，仿佛是拥有了灵魂的音乐织机，将创作者的思绪编织成独一无二的乐章。

体验地址

AIGC：音乐创新之旅——MusicGen文本生成音乐

技术原理浅析

本次AIGC音乐模型利用EnCodec神经音频编解码器来从原始波形中学习离散音频token。EnCodec将音频信号映射到一个或多个并行的离散token流。然后使用一个自回归语言模型来递归地对EnCodec中的音频token进行建模。生成的token然后被馈送到EnCodec解码器，将它们映射回音频空间并获取输出波形。最后，可以使用不同类型的条件模型来控制生成。

我们将其转化为五个阶段来看：

1. 音频预处理：首先，原始音频数据（通常是.wav或.mp3格式的文件）被加载并转换为适当的数据结构（如时序数组），以便神经网络处理。

2. 编码器部分：EnCodec的编码器部分接收这段预处理后的音频数据。编码器通常由多层卷积神经网络(CNNs)、循环神经网络(RNNs)或更现代的Transformer架构组成，它负责分析音频信号的特征，并将其转换成有意义的表示形式。

3. 离散表示（Tokenization）：接下来，编码器输出的连续特征向量通过一个量化过程转换为离散的符号或token。这个量化过程可能包括矢量量化(VQ)或其他高级技术，确保音频特征能够被有效地表示为有限的符号集，每个符号代表音频特征空间中的一个区域。

4. 序列化：转换得到的离散token被组织成序列，这个序列就成为了音频内容的紧凑且可操作的表示形式。这种表示不仅压缩了原始音频数据，还为接下来使用自回归语言模型进行处理铺平了道路。

5. 条件控制: 可以引入额外的条件（如风格、情感等）来指导生成过程。

操作实践

进入下图所示界面，点击【我要体验】。

选择【ModelArts中运行】。

点击确认，进入JupyterLab中。

进入后稍等一会儿，会弹出右侧边框，此处是设置你的代码运行环境，我们需要切换到免费的GPU服务器。（踩坑×1）

依次点击前面的加载符号，如出现运行的秒数则表示运行完成。

创建完成后，稍等片刻，或刷新页面，点击右上角kernel选择python-3.9.15

后面一路顺着操作即可。

最后结果如下：

总的来说还是没有很大问题的，但是中间确实也踩坑了几次。