音乐基础模型项目教程

音乐基础模型项目教程

FM4Music The official GitHub page for the survey paper "Foundation Models for Music: A Survey". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fm/FM4Music

1. 项目介绍

本项目是基于GitHub上的开源项目“FM4Music”（https://github.com/nicolaus625/FM4Music），该项目是一份关于音乐基础模型的调查报告，收集了与音乐相关的预训练语言模型（PLMs）、大型语言模型（LLMs）和潜在扩散模型（LDMs）的论文和资源。该调查报告旨在提供一个关于音乐基础模型的全面概览，包括各种模型的架构、训练方式和应用案例。

2. 项目快速启动

首先，您需要克隆或者下载项目仓库：

git clone https://github.com/nicolaus625/FM4Music.git

然后，您可以查看项目中的README.md文件来获取更多关于项目的详细信息。

3. 应用案例和最佳实践

以下是一些基于音乐基础模型的应用案例和最佳实践：

• 音乐理解：使用Contrastive Learning for Music Understanding中的模型，如Music Tokeniser、MULE和CLAP，来分析和理解音乐数据。
• 音乐生成：通过VAE、GPT和其他生成模型，如Jukebox、JukeMIR和MusicGen，来生成新的音乐作品。
• 音乐表示：使用Symbolic（MIDI）模型，如CLAMP和Music Transformer，来处理和生成符号化音乐。

4. 典型生态项目

以下是几个与本项目相关的典型生态项目：

• MusicBERT：一个基于Transformer的模型，用于生成和理解MIDI音乐数据。
• w2v-BERT：一个结合了w2v和BERT的模型，用于音频、音乐和语音数据的理解。
• AudioLDM：一个基于扩散模型的音频生成框架，能够生成高质量的音频样本。

请根据您的具体需求，选择合适的模型和工具来构建您的音乐基础模型应用。

FM4Music The official GitHub page for the survey paper "Foundation Models for Music: A Survey". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fm/FM4Music