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SongCreator：基于歌词的通用歌曲生成
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该研究探索生成式人工智能与人类艺术过程相交的关键领域，研究人类为中心的自动歌曲创作中的对齐关系。通过提出新任务，将口语描述与歌曲生成相对齐，弥合口语语言理解和AI模型中的听觉表达之间的鸿沟。通过引入Caichong音乐数据集（CaiMD），克服了数据匮乏的限制。提出了名为MuDiT/MuSiT的单阶段框架，实现了有效的人机对齐。该框架跨模态理解口语语言和音乐知觉，并确保生成的歌曲与用户期望结果对齐。MuDiT/MuSiT采用DiT/SiT模型生成音乐元素，如旋律、和声、节奏、人声和乐器，保证音响连贯性和人类听觉期望的共鸣。
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关键要点
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该研究探索生成式人工智能与人类艺术过程相交的关键领域。
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研究人类为中心的自动歌曲创作中的对齐关系。
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提出口语描述到歌曲生成的新任务，旨在弥合口语语言理解和AI模型中的听觉表达之间的鸿沟。
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引入Caichong音乐数据集（CaiMD），克服数据匮乏的限制。
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CaiMD由专业音乐家和业余爱好者手动注释，满足AI生成音乐与用户期望结果对齐的目的。
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提出MuDiT/MuSiT单阶段框架，实现有效的人机对齐。
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该框架实现口语语言与音乐知觉之间的跨模态理解。
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MuDiT/MuSiT采用DiT/SiT模型生成旋律、和声、节奏、人声和乐器等音乐元素。
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确保生成的音乐元素之间具有和谐的音响连贯性，以更好地与人类听觉期望产生共鸣。
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