Content-based Controls For Music Large Language Modeling
作者: Liwei Lin, Gus Xia, Junyan Jiang, Yixiao Zhang
分类: cs.AI, cs.SD, eess.AS
发布日期: 2023-10-26 (更新: 2024-10-06)
💡 一句话要点
提出Coco-Mulla以解决音乐生成中的控制能力不足问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 音乐生成 大语言模型 内容控制 Transformer 参数高效微调 半监督学习 音频处理
📋 核心要点
- 现有的音乐生成模型在文本控制方面存在局限，无法直接操控音乐的基本元素如音高和和弦。
- 本文提出Coco-Mulla，通过内容控制方法增强音乐生成模型的控制能力，采用参数高效微调技术。
- 实验结果显示，该方法在小数据集上实现了高质量音乐生成，调优参数少于4%，并有效结合了内容控制与文本描述。
📝 摘要（中文）
近年来，音乐音频领域的大规模语言模型快速增长，这些模型能够实现高质量音乐的端到端生成，并允许基于文本描述的条件生成。然而，文本控制对音乐的控制能力本质上有限，因为它们只能通过元数据或高层次表示间接描述音乐。为此，本文提出了Coco-Mulla，一种针对音乐大语言模型的内容控制方法，采用了针对基于Transformer的音频模型的参数高效微调（PEFT）方法。实验表明，该方法在资源有限的半监督学习下实现了高质量的音乐生成，相较于原始模型仅调优不到4%的参数，并在少于300首歌曲的小数据集上进行训练。此外，该方法通过和弦与节奏等音乐音频的显著特征展示了有效的内容控制能力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有音乐生成模型在文本控制方面的不足，特别是无法直接操控音乐的基本元素如音高、和弦和鼓轨道的问题。现有方法主要依赖于元数据和高层次表示，导致控制能力受限。
核心思路：Coco-Mulla通过引入内容控制方法，直接操控音乐的内在语言元素，以增强模型的生成能力。该方法采用参数高效微调（PEFT），使得模型在资源有限的情况下仍能实现高质量的音乐生成。
技术框架：整体架构基于Transformer模型，包含数据预处理、模型微调和生成阶段。首先，通过少量标注数据进行模型的微调，然后在生成阶段结合内容控制与文本描述，实现灵活的音乐变体生成。
关键创新：Coco-Mulla的主要创新在于其内容控制能力，能够直接操控音乐的基本元素，与传统依赖文本描述的生成方法本质上不同。该方法显著提升了音乐生成的灵活性和质量。
关键设计：在参数设置上，Coco-Mulla仅调优不到4%的模型参数，采用特定的损失函数以优化生成质量，网络结构上基于Transformer架构进行设计，确保了模型的高效性与灵活性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Coco-Mulla在资源有限的半监督学习条件下实现了高质量的音乐生成，调优参数仅占原始模型的4%以下，并在小于300首歌曲的数据集上训练，展示了其在音乐生成领域的显著提升。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括音乐创作、游戏音效生成以及音乐教育等。通过增强音乐生成模型的控制能力，Coco-Mulla可以为音乐创作者提供更灵活的工具，促进个性化音乐的生成与编排，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Recent years have witnessed a rapid growth of large-scale language models in the domain of music audio. Such models enable end-to-end generation of higher-quality music, and some allow conditioned generation using text descriptions. However, the control power of text controls on music is intrinsically limited, as they can only describe music indirectly through meta-data (such as singers and instruments) or high-level representations (such as genre and emotion). We aim to further equip the models with direct and content-based controls on innate music languages such as pitch, chords and drum track. To this end, we contribute Coco-Mulla, a content-based control method for music large language modeling. It uses a parameter-efficient fine-tuning (PEFT) method tailored for Transformer-based audio models. Experiments show that our approach achieved high-quality music generation with low-resource semi-supervised learning, tuning with less than 4% parameters compared to the original model and training on a small dataset with fewer than 300 songs. Moreover, our approach enables effective content-based controls, and we illustrate the control power via chords and rhythms, two of the most salient features of music audio. Furthermore, we show that by combining content-based controls and text descriptions, our system achieves flexible music variation generation and arrangement. Our source codes and demos are available online.