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MusicGen是Meta AI提出的音乐生成模型#xff0c;能够根据文本描述或音频提示生成高质量音乐。该模型基于Transformer结构#xff0c;分为三个阶段#xff1a;文本编码、音频token预测和音频解码。此实验将演示如何使用MindSpo…基于MindNLPMusicGen生成个性化音乐 实验简介
MusicGen是Meta AI提出的音乐生成模型能够根据文本描述或音频提示生成高质量音乐。该模型基于Transformer结构分为三个阶段文本编码、音频token预测和音频解码。此实验将演示如何使用MindSpore和MusicGen进行音乐生成包括环境配置、模型下载、无提示生成、文本提示生成和音频提示生成。
实验步骤
1. 环境配置
安装并配置MindSpore和相关依赖。
!pip uninstall mindspore -y
!pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindspore2.2.14
!pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindnlp jieba soundfile librosa
!pip show mindspore2. 模型下载
下载并加载MusicGen模型。
from mindnlp.transformers import MusicgenForConditionalGenerationmodel MusicgenForConditionalGeneration.from_pretrained(facebook/musicgen-small)3. 无提示生成
通过无提示生成方法生成音乐。
unconditional_inputs model.get_unconditional_inputs(num_samples1)audio_values model.generate(**unconditional_inputs, do_sampleTrue, max_new_tokens256)保存生成的音频文件。
import scipysampling_rate model.config.audio_encoder.sampling_rate
scipy.io.wavfile.write(musicgen_out.wav, ratesampling_rate, dataaudio_values[0, 0].asnumpy())from IPython.display import Audio
Audio(audio_values[0].asnumpy(), ratesampling_rate)4. 文本提示生成
通过文本提示生成音乐。
from mindnlp.transformers import AutoProcessorprocessor AutoProcessor.from_pretrained(facebook/musicgen-small)inputs processor(text[80s pop track with bassy drums and synth, 90s rock song with loud guitars and heavy drums],paddingTrue,return_tensorsms,
)audio_values model.generate(**inputs, do_sampleTrue, guidance_scale3, max_new_tokens256)保存生成的音频文件。
scipy.io.wavfile.write(musicgen_out_text.wav, ratesampling_rate, dataaudio_values[0, 0].asnumpy())
Audio(audio_values[0].asnumpy(), ratesampling_rate)5. 音频提示生成
通过音频提示生成音乐。
from datasets import load_datasetprocessor AutoProcessor.from_pretrained(facebook/musicgen-small)
dataset load_dataset(sanchit-gandhi/gtzan, splittrain, streamingTrue)
sample next(iter(dataset))[audio]sample[array] sample[array][: len(sample[array]) // 2]inputs processor(audiosample[array],sampling_ratesample[sampling_rate],text[80s blues track with groovy saxophone],paddingTrue,return_tensorsms,
)audio_values model.generate(**inputs, do_sampleTrue, guidance_scale3, max_new_tokens256)
scipy.io.wavfile.write(musicgen_out_audio.wav, ratesampling_rate, dataaudio_values[0, 0].asnumpy())
Audio(audio_values[0].asnumpy(), ratesampling_rate)学习心得
通过本次实验我深刻认识到MindSpore和MusicGen在音乐生成领域的强大能力。MusicGen模型基于Transformer结构通过三个阶段将文本或音频提示转化为高质量的音乐。环境配置和模型下载是成功运行实验的基础。在安装MindSpore和其他依赖库的过程中我学习到如何在不同平台上进行环境配置。无提示生成、文本提示生成和音频提示生成三个环节让我体验到MusicGen模型的多样性和灵活性。通过无提示生成音乐我了解到模型可以在没有任何提示的情况下生成独特的音乐片段。而在文本提示生成过程中我可以根据不同的文本描述生成风格各异的音乐感受到模型对文本提示的敏感性和生成能力。在音频提示生成中我学会了如何利用已有的音频片段进行生成使得生成的音乐与提示音频高度相关。
