Editing 训练音乐大模型 (section)

== 主要应用领域 ==
音乐大模型是指拥有大量参数、能够生成或处理音乐内容的深度学习模型，近年来在多个应用领域展现出巨大潜力 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。主要应用包括：

* '''自动作曲与编曲'''：根据给定风格或主题自动生成旋律、和声和配器，用于音乐创作辅助 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。例如，为广告、游戏或电影生成背景配乐，可极大提高内容创作效率 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。
* '''风格迁移与改编'''：将一种音乐风格转换为另一种风格，或模仿特定作曲家/艺术家的风格创作音乐。例如，将流行歌曲改编成古典风格，或将钢琴曲风格迁移为吉他弹奏。这类应用可以拓展现有音乐素材的多样性 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。
* '''音乐续写与伴奏'''：根据用户提供的动机（motif）或旋律片段，智能续写后续乐句，或为人类演奏提供自动伴奏 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。这在音乐教育和互动娱乐中很有价值，如智能作曲助手、即兴伴奏系统等。
* '''音频合成与演唱'''：生成完整的音乐音频，包括特定乐器音色甚至人声演唱。例如OpenAI的Jukebox模型能够在生成音乐的同时合成出歌手声音 (Jukebox | OpenAI)。这为虚拟歌手、个性化音乐生成等打开了大门。
* '''情感治疗与个性化体验'''：在音乐治疗中，根据用户情绪生成定制音乐以放松或激励情绪 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review) (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。此外，流媒体和社交媒体平台也可利用生成模型为用户提供个性化的音乐内容推荐与背景音乐生成 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。

总的来说，音乐大模型已经从最初的实验性应用走向更广泛的实践，在从创意产业到教育、医疗等领域呈现出丰富的应用前景 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review) (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。