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DisMix：为源级音高和音色操控解构多种音乐乐器的混合
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原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文介绍了多种基于深度学习的音乐生成和分离模型，如最大熵原理、变分自编码器和扩散模型。这些模型能够实现音乐创作、风格转换和高质量音频重建，推动了音乐生成技术的发展。
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关键要点
- 通过最大熵原理提出统计模型，创作和复制多声部音乐，发明新的和声，支持多种音乐风格的交互生成。
- 提出显式约束的变分自编码器(EC2-VAE)，解决不同音乐片段之间的类比生成问题，成功进行客观和主观评价。
- 基于VAE的音乐分离模型实现和弦和纹理的可控分离，广泛应用于作曲风格转换、纹理变化和伴奏编排。
- 新型Transformer解码器架构模拟不同类型的tokens，采用扩展-压缩技巧提高学习速度和质量。
- 三合一统一模型实现音频分离、转录和综合，采用pitch-timbre分离模块实现零样本学习。
- 新型多轨音乐表示方式支持多种乐器的实时即兴演奏，具有速度和内存占用优势。
- Polyffusion扩散模型通过图像样的钢琴卷轴生成重音乐谱，实验结果优于现有模型，支持可控生成。
- Timbre-Trap框架统一音乐转录和音频重建，使用U-Net模型估计音高显著性和重建谱系数，性能与先进方法相媲美。
- 多源扩散模型推广到任意时域，基于文本嵌入训练，实现有机音乐生成和声音分离，展示竞争力结果。
- Diff-A-Riff音乐生成方法通过音频参考和文本提示生成高质量器乐伴奏，显著减少推断时间和内存使用。
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延伸问答
DisMix使用了哪些深度学习模型来生成音乐？
DisMix使用了最大熵原理、变分自编码器和扩散模型等深度学习模型来生成音乐。
什么是显式约束的变分自编码器(EC2-VAE)？
显式约束的变分自编码器(EC2-VAE)是一种用于解决不同音乐片段之间类比生成问题的模型，能够将高层次表示转移到其他音乐片段上。
Polyffusion扩散模型的主要优势是什么？
Polyffusion扩散模型通过将音乐视为图像样的钢琴卷轴生成重音乐谱，实验结果显示其优于现有模型，支持可控生成。
Timbre-Trap框架的功能是什么？
Timbre-Trap框架将音乐转录和音频重建相统一，利用音高和音色的分离性来提高性能。
Diff-A-Riff音乐生成方法的特点是什么？
Diff-A-Riff方法通过音频参考和文本提示生成高质量器乐伴奏，显著减少推断时间和内存使用。
新型多轨音乐表示方式的优势是什么？
新型多轨音乐表示方式支持多种乐器的实时即兴演奏，具有速度和内存占用的优势。
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