Editing 训练音乐大模型 (section)

=== OpenAI Jukebox ===
'''OpenAI Jukebox'''（2020年）是音乐生成领域一次划时代的尝试：它直接生成'''原始音乐音频'''，包括伴奏和人声演唱 (Jukebox | OpenAI)。Jukebox的开创性在于将文本和元数据条件引入音乐生成，输出完整歌曲片段（数分钟长）的原声波形。

* '''模型结构'''：Jukebox采用三级层次的生成框架 (Jukebox | OpenAI)。首先一个'''VQ-VAE'''将音频压缩成离散code：分3层，不同层分辨率不同。然后分别训练三个Transformer '''先验模型'''：
** Top-level Transformer：生成最粗摘要级别的code（对应最低采样率表示，捕捉歌曲高层结构），一次可建模约24秒音频信息 (Jukebox | OpenAI)。
** Middle-level 和 Bottom-level Transformer：条件在上层生成结果的基础上，逐级'''补全细节'''，生成中等和高分辨率的code (Jukebox | OpenAI)。这样逐级“放大”音乐信息。
** 最后通过VQ-VAE解码器将完整code序列重建回波形 (Jukebox | OpenAI)。Transformer使用的是OpenAI改进的'''Sparse Transformer'''变体，72层超深，注意力经过因式分解以降低计算 (Jukebox | OpenAI)。这种架构成功将一个巨大序列建模问题拆解成易于学的分层问题。
* '''条件输入'''：Jukebox的一大亮点是结合'''元数据和歌词'''作为条件 (Jukebox | OpenAI) (Jukebox | OpenAI)。训练数据每首歌带有艺术家、流派标签，以及整首歌词文本。Transformer在生成时将这些信息融入，使得生成歌曲可以指定风格和一定的歌词内容。虽然模型没有逐字对齐歌词（因为训练时只有整曲歌词而非逐帧对齐），但通过增加一个歌词编码器与音乐解码器的交叉注意力，模型基本学会了让输出歌曲的声音“听起来”像在唱给定的歌词 (Jukebox | OpenAI) (MusicRL)（只是准确度有限，算是“含糊哼唱”）。
* '''数据与训练'''：OpenAI为此爬取了'''120万首歌曲'''（600k英文歌曲)的数据集，包含对应歌词和标签 (Jukebox | OpenAI)。音频采用44.1kHz立体声，32-bit浮点表示，非常高的保真度 (Jukebox | OpenAI)。训练这样规模的数据在当时是空前的。模型训练耗费了巨大算力，据报道完整训练用掉了'''256块GPU跑了3天''' (Transfer Learning with Jukebox for Music Source Separation)（相当于数百万GPU小时）。OpenAI最后开放了部分模型权重（如年代风格通用模型），供开发者下载实验。
* '''效果'''：Jukebox生成的音乐在伴奏编曲和音色上达到了相当的真实度，能听出特定风格（如摇滚、流行、爵士） (Jukebox | OpenAI)。尤其是在模仿已知歌手音色方面，尽管歌词含混不清，但听众经常能猜出是在模仿哪位歌手，说明模型抓住了演唱特征。不过，Jukebox输出通常'''混响重、旋律飘忽'''，人声还不够清晰。长程结构上因为Transformer上下文有限，大概到1分钟以上会显得有些重复或无明确段落分割。
* '''局限'''：Jukebox的最大问题在于'''实用性'''不足：模型巨大（参数超几十亿），生成1分钟音乐需要几分钟甚至更久的计算，无法交互式使用。此外歌词同步效果不理想。OpenAI在发布论文后并未继续改进优化，因此在实际产品中少有直接用Jukebox的。尽管如此，它提供了一个'''端到端音乐生成'''的范例，展示了通过大规模数据+自回归Transformer可以让AI创作带歌词演唱的歌曲 (Jukebox | OpenAI)。
* '''启示'''：对于我们而言，Jukebox的成功要素是'''海量数据、高容量模型以及分层生成'''。如果目标包括音频生成，那么类似的VQ-VAE压缩+自回归模型是可行路径。另外其条件生成（风格标签）的做法值得借鉴 (Jukebox | OpenAI)。开源的代码可以帮助理解如此大模型如何组织训练管线、处理并行和优化等。不过要注意，它的计算和存储需求极高，不一定直接复现。我们可以考虑规模缩减的版本，例如只生成单声道或降低采样率，以在可控资源内验证想法。如果只需要音乐的音色质感，可借鉴Jukebox的VQ-VAE表示，把生成问题化简到离散code层面，提高效率。