InspireMusic：阿里通义实验室推出的开源音乐生成框架

InspireMusic简介

InspireMusic 是由阿里巴巴通义实验室开发的开源音乐生成框架，旨在通过人工智能技术赋能音乐创作。它基于自回归 Transformer 和音频标记化技术，支持通过文本提示、音乐类型和结构控制生成高质量的音乐。InspireMusic 支持 24kHz 和 48kHz 的采样率，能够生成单声道和立体声的音频，并具备长音频生成能力，适用于多种创作需求。此外，它还提供便捷的混合精度训练和微调功能，方便用户对模型进行定制化优化。InspireMusic 不仅支持音乐生成，还计划扩展到歌曲和音频生成任务，为音乐创作带来更多的可能性。

InspireMusic主要功能

1. 音乐生成：
   • 支持通过文本提示生成音乐，用户可以输入描述性文本来生成相应风格和结构的音乐。
   • 支持不同音乐类型和结构的控制，如爵士乐、古典乐等。
2. 高质量音频生成：
   • 支持 24kHz 和 48kHz 的高质量音频生成，确保生成的音乐具有高保真度。
   • 支持单声道和立体声的音频输出。
3. 长音频生成：支持生成超过 5 分钟的长音频，适用于长时间的音乐创作需求。
4. 便捷的微调和推理：
   • 提供混合精度训练（FP16 和 FP32），提高训练效率和模型性能。
   • 提供便捷的微调和推理脚本，用户可以轻松对模型进行微调和推理。
5. 多任务支持：除了音乐生成，还支持歌曲生成和音频生成任务，未来将扩展更多任务。

InspireMusic技术原理

1. 音频标记化和解标记化：
   • 通过音频标记化技术，将音频数据转换为离散的标记序列，便于模型处理。
   • 解标记化过程将生成的标记序列转换回音频数据，实现高质量的音频输出。
2. 自回归 Transformer：
   • 使用大型自回归 Transformer 模型进行音乐生成，能够捕捉音乐的长时依赖关系，生成连贯的音乐片段。
   • 结合条件流匹配建模（CFM），实现对音乐结构和风格的精确控制。
3. 混合精度训练：
   • 支持 FP16 和 FP32 的混合精度训练，提高训练速度和模型性能，降低显存占用。
4. 预训练和微调：
   • 提供多个预训练模型，如 InspireMusic-1.5B 和 InspireMusic-1.5B-Long，用户可以在这些模型基础上进行微调，快速适应特定任务需求。
   • 提供便捷的微调脚本和策略，用户可以根据自己的数据和需求进行模型微调。
5. 高效推理：
   • 提供高效的推理代码，支持快速生成音乐和音频。
   • 支持流匹配和快速模式两种推理方式，用户可以根据需求选择合适的推理模式。

InspireMusic应用场景

1. 音乐创作辅助：帮助音乐人快速生成音乐片段或完整曲目，激发创作灵感，节省创作时间。
2. 影视配乐：为影视作品自动生成背景音乐，匹配不同场景的情感和氛围，提升制作效率。
3. 游戏音乐：根据游戏场景和情节动态生成音乐，增强玩家的沉浸感和体验感。
4. 广告与短视频：为广告和短视频快速生成适合的背景音乐，提升内容吸引力和传播力。
5. 音乐教育：作为教学工具，帮助学生理解不同音乐风格和结构，激发学习兴趣。
6. 智能设备与应用：集成到智能设备或音乐应用中，为用户提供个性化音乐生成服务，满足用户即时创作需求。

InspireMusic项目入口

• Github代码库：https://github.com/FunAudioLLM/InspireMusic
• 在线体验：https://huggingface.co/spaces/FunAudioLLM/InspireMusic