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JEN-1: 文本引导的全局音乐生成与全方位扩散模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过构建文本到音乐模型，解决了音乐生成中的数据不足、版权和抄袭问题。利用分布式扩散模型和音频广义线性模型进行训练，生成多样化且风格一致的音乐。通过节拍跟踪和数据增强策略，提高了生成音乐的质量和创新性。对比语音-音频预训练模型的评估指标，证明了音乐生成模型和拍子同步混合策略的有效性。
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关键要点
- 构建文本到音乐模型，解决音乐生成中的数据不足、版权和抄袭问题。
- 利用分布式扩散模型和音频广义线性模型进行训练，生成新音乐。
- 通过节拍跟踪和数据增强策略，提高生成音乐的多样性和风格一致性。
- 采用拍子同步音频混合和拍子同步潜在混合策略重组训练数据。
- 基于对比语音-音频预训练模型的评估指标，验证音乐生成模型的有效性。
- 提高生成音乐的质量、创新性和与输入文本的对应关系。
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