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SongGen：用于文本转歌曲生成的单阶段自回归变换器
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为SongGen的自回归变换器，旨在解决文本转歌曲生成中的数据稀缺和复杂性问题。该模型简化了训练和推断流程，支持对多种音乐属性的精细控制，能够生成混合模式和双轨模式的歌曲。
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关键要点
- 本研究提出了一种名为SongGen的自回归变换器。
- SongGen旨在解决文本转歌曲生成中的数据稀缺和复杂性问题。
- 该模型显著简化了训练和推断流程。
- SongGen支持对歌词、乐器描述、风格、情绪和音色等多种音乐属性的精细控制。
- 该模型能够生成混合模式和双轨模式的歌曲。
- SongGen为后续应用提供了更大的灵活性。
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