Editing 训练音乐大模型 (section)

== 当前技术发展趋势 ==
当前，音乐大模型技术呈现出以下发展趋势：

* '''从符号音乐到音频生成'''：早期自动作曲多在符号域（MIDI、乐谱）进行，但近年来模型开始直接生成高保真音频，以捕获演唱和音色等细节 (Jukebox | OpenAI)。例如，OpenAI Jukebox通过直接建模音频波形，克服了符号生成无法体现音色和人声的局限 (Jukebox | OpenAI)。然而，生成音频面临'''超长序列建模'''挑战：一首4分钟歌曲44kHz采样率约有千万级时间步 (Jukebox | OpenAI)。为此，研究人员引入'''分层建模'''（如先压缩音频再生成）来应对长范围依赖。
* '''Transformer等大模型崛起'''：受益于Transformer在自然语言处理中的成功，音乐领域也广泛采用自注意力架构捕获长期结构。'''Music Transformer''' 等模型证明了Transformer擅长捕捉音乐中的长程依赖，提高曲式连贯性 (Music Transformer: Generating Music with Long-Term Structure)。同时，更大规模的Transformer模型（如GPT样架构）被用于音乐，甚至将文本与音乐结合，实现**“文本到音乐”**生成的新范式 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。例如，Google的MusicLM利用语言模型生成高保真音乐音频，实现了从文本描述直接生成音乐 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。
* '''扩充多模态和条件控制'''：音乐生成正与其它模态结合，形成多模态趋势。如将'''歌词、图像、舞蹈视频'''等与音乐联合建模，实现跨模态创作或同步。例如MusicLM结合了音频和文本模态，后续研究也强调多模态数据集（音频+MIDI+歌词等）以提升模型对跨领域语义的理解 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。此外，通过在训练中加入'''属性条件'''（如风格标签、情绪标签），可以在生成时更精细地控制音乐风格 (Jukebox | OpenAI)。
* '''模型规模和数据规模急剧扩大'''：和其它AI领域类似，音乐大模型朝着更大参数量和更多训练数据发展。OpenAI Jukebox使用了120万首歌曲的数据集进行训练 (Jukebox | OpenAI)；Google的音乐生成模型则采用了数十万小时级别的音频数据 (The Role of Generative AI in Media & Entertainment Industry)。大数据和大模型有助于生成音乐质量接近人类创作 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。然而，这也带来了训练成本和能耗的指数级上升（后续详述）。
* '''新型生成框架出现'''：在GAN和自回归模型之外，扩散模型（Diffusion Model）作为新兴强有力的生成架构正应用于音乐领域。扩散模型通过逐步去噪生成音频，能够生成高逼真度的音乐片段 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。例如Riffusion项目将稳定扩散模型用于音乐光谱图生成，展示了高质量、多样化的音乐生成效果 (Applications and Advances of Artificial Intelligence in Music Generation:A Review)。虽然扩散模型生成开销较大，但其在音频质量上的优势引起研究者关注。
* '''人类评价与互动生成'''：随着模型能力提升，如何评价和引导模型成为关注重点。一方面，更'''标准化的评价指标'''正在研究以衡量音乐生成的质量和风格契合度；另一方面，'''人类反馈强化学习'''(RLHF) 被引入音乐生成以调整模型符合人类偏好 (MusicRL)。Google最近的MusicRL工作通过人类偏好反馈对MusicLM进行微调，使生成结果更符合听众预期 (MusicRL)。

综上，音乐大模型技术正朝着更高保真度、更强控制力和更大规模方向演进。在可预见的未来，拥有跨模态理解能力、经过人类反馈优化的超大音乐模型将成为该领域的重要发展方向。