本研究指出，音乐生成模型在全球音乐流派和文化覆盖方面存在不足，仅5.7%的数据来自非西方流派。实验表明，参数高效微调技术能有效缓解这一偏差，强调设计更公平的跨文化音乐语言模型的必要性。

本研究探讨音乐生成模型是否编码西方音乐理论。通过SynTheory数据集，提出框架检验模型对音乐理论概念的编码能力，发现模型大小和层次影响可检测性。这一发现推动音乐生成技术在理论理解和应用方面的进步。

本文探讨了多种音乐生成模型的创新方法，包括最大熵原理、自回归离散自编码器和扩散模型。研究提出通过控制生成条件来增强音乐合成能力，能够生成特定风格和音色的多乐器音乐。新模型在音乐质量和可控性方面优于现有基准，展示了广泛的应用潜力。

本研究评估了AI生成音乐的主观、客观和综合方法，分析了音乐生成模型和数据集，探讨了人机协作创作的挑战与机遇，总结了不同生成算法的优缺点，并讨论了AI在音乐创作中的发展前景。