MusiConGen

MusiConGen 是基于预训练模型 Musicgen 的音乐生成系统，并在此基础上增加了对节奏（Rhythm）和和弦（Chords）的控制。这个项目包含了推理（Inference）、训练代码和训练数据（YouTube 列表）。它旨在通过 Transformer 的文本到音乐生成技术，实现对音乐节奏和和弦的细粒度控制。

使用场景

1. 音乐创作：作曲家和音乐制作人可以使用 MusiConGen 来生成具有特定节奏和和弦结构的音乐，从而加速创作过程。
2. 教育：音乐教育者可以利用该工具为学生提供多样化的音乐示例，帮助他们理解和分析不同的节奏和和弦模式。
3. 娱乐和媒体：电影、广告和游戏等行业可以使用 MusiConGen 来生成背景音乐，满足特定场景的需求。
4. 音乐研究：音乐学者可以用 MusiConGen 来研究和实验不同的音乐生成模型及其对音乐构成要素的影响。

安装和推理

MusiConGen 需要 Python 3.9 和 PyTorch 2.0.0。安装依赖项后，用户可以从提供的链接下载模型权重并移动到指定目录，然后运行生成脚本生成带有和弦和节奏控制的音乐。

训练流程

训练涉及以下几个步骤：

1. 数据预处理：包括去除人声、节拍和下拍检测及裁剪音频片段、和弦提取等。
2. 标签和描述标注：可选步骤，通过从网络爬取的信息或使用 Essentia 工具提取乐器和流派信息。
3. 训练模型：用户可以根据提供的指令使用单个或多个 GPU 进行微调训练，并在训练结束后导出模型权重用于后续推理。

MusiConGen 为用户提供了一套完整的音乐生成工具，支持精细控制，有广泛的应用前景。