Foundation Models for Music: A Survey
作者: Yinghao Ma, Anders Øland, Anton Ragni, Bleiz MacSen Del Sette, Charalampos Saitis, Chris Donahue, Chenghua Lin, Christos Plachouras, Emmanouil Benetos, Elona Shatri, Fabio Morreale, Ge Zhang, György Fazekas, Gus Xia, Huan Zhang, Ilaria Manco, Jiawen Huang, Julien Guinot, Liwei Lin, Luca Marinelli, Max W. Y. Lam, Megha Sharma, Qiuqiang Kong, Roger B. Dannenberg, Ruibin Yuan, Shangda Wu, Shih-Lun Wu, Shuqi Dai, Shun Lei, Shiyin Kang, Simon Dixon, Wenhu Chen, Wenhao Huang, Xingjian Du, Xingwei Qu, Xu Tan, Yizhi Li, Zeyue Tian, Zhiyong Wu, Zhizheng Wu, Ziyang Ma, Ziyu Wang
分类: cs.SD, cs.AI, cs.CL, cs.LG, eess.AS
发布日期: 2024-08-26 (更新: 2024-09-03)
💡 一句话要点
综述音乐领域的基础模型：回顾、挑战与未来趋势
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 音乐基础模型 音乐生成 音乐理解 多模态学习 预训练模型 人工智能音乐 音乐表示学习
📋 核心要点
- 现有音乐人工智能方法在处理多样化的音乐应用时缺乏通用性，限制了其在更广泛场景下的应用。
- 本文全面综述了音乐领域的基础模型，涵盖表征学习、生成学习和多模态学习，旨在促进该领域的发展。
- 强调了指令调优、上下文学习、缩放定律、长序列建模等重要主题，并探讨了伦理考量，为未来研究指明方向。
📝 摘要（中文）
近年来，大型语言模型（LLMs）和潜在扩散模型（LDMs）等基础模型（FMs）深刻影响了包括音乐在内的各个领域。本综述全面考察了音乐领域最先进的（SOTA）预训练模型和基础模型，涵盖了表征学习、生成学习和多模态学习。首先，我们将音乐在各个行业中的重要性置于上下文中，并追溯了人工智能在音乐中的发展历程。通过描绘基础模型所针对的模态，我们发现许多音乐表征在基础模型开发中尚未得到充分探索。然后，重点强调了先前方法在各种音乐应用中缺乏通用性，以及基础模型在音乐理解、生成和医疗应用中的潜力。通过全面探索模型预训练范式、架构选择、tokenization、微调方法和可控性的细节，我们强调了应该充分探索的重要主题，如指令调优和上下文学习、缩放定律和涌现能力，以及长序列建模等。专门的一节介绍了音乐代理，并对预训练和下游任务至关重要的数据集和评估进行了透彻的分析。最后，通过强调伦理考虑的重要性，我们提倡后续的音乐基础模型研究应更多地关注可解释性、透明度、人类责任和版权问题等问题。本文深入探讨了音乐基础模型未来的挑战和趋势，旨在塑造人机协作在音乐领域的轨迹。
🔬 方法详解
问题定义：现有音乐人工智能方法在处理各种音乐任务时存在局限性，缺乏通用性和灵活性。例如，一个模型可能擅长音乐生成，但在音乐理解方面表现不佳。此外，现有方法在处理长序列音乐数据时面临挑战，难以捕捉音乐的长期结构和依赖关系。
核心思路：本文的核心思路是全面回顾和分析音乐领域的基础模型，总结现有方法的优缺点，并探讨未来发展方向。通过对不同模型架构、预训练方法、tokenization策略和微调技术的比较，旨在为研究人员提供一个全面的参考框架，促进音乐人工智能领域的创新。
技术框架：本文的综述框架主要包括以下几个部分：1) 介绍音乐在不同行业的重要性以及人工智能在音乐领域的发展历程；2) 概述音乐基础模型所针对的各种模态，并指出一些尚未充分探索的音乐表征；3) 详细分析模型预训练范式、架构选择、tokenization、微调方法和可控性；4) 探讨音乐代理，并对数据集和评估方法进行分析；5) 强调伦理考量，并提出未来研究方向。
关键创新：本文的创新之处在于对音乐领域的基础模型进行了全面的综述，涵盖了表征学习、生成学习和多模态学习等多个方面。此外，本文还强调了指令调优、上下文学习、缩放定律、长序列建模等重要主题，并探讨了伦理考量，为未来研究指明了方向。
关键设计：本文对各种模型架构（如Transformer、扩散模型等）、预训练方法（如对比学习、生成学习等）、tokenization策略（如MIDI、音频波形等）和微调技术（如指令调优、上下文学习等）进行了详细的分析和比较。此外，本文还对不同的数据集和评估指标进行了讨论，为研究人员提供了选择合适的工具和方法的指导。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本文全面回顾了音乐领域的基础模型，并指出了现有方法的不足和未来发展方向。特别强调了指令调优、上下文学习、缩放定律、长序列建模等重要主题，并探讨了伦理考量。这些分析和讨论为未来的研究提供了有价值的参考。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于音乐生成、音乐理解、音乐推荐、音乐治疗等多个领域。通过构建更强大的音乐基础模型，可以实现更高质量的音乐创作、更精准的音乐分析和更个性化的音乐服务。此外，该研究还有助于推动人机协作在音乐领域的发展，促进音乐产业的创新。
📄 摘要（原文）
In recent years, foundation models (FMs) such as large language models (LLMs) and latent diffusion models (LDMs) have profoundly impacted diverse sectors, including music. This comprehensive review examines state-of-the-art (SOTA) pre-trained models and foundation models in music, spanning from representation learning, generative learning and multimodal learning. We first contextualise the significance of music in various industries and trace the evolution of AI in music. By delineating the modalities targeted by foundation models, we discover many of the music representations are underexplored in FM development. Then, emphasis is placed on the lack of versatility of previous methods on diverse music applications, along with the potential of FMs in music understanding, generation and medical application. By comprehensively exploring the details of the model pre-training paradigm, architectural choices, tokenisation, finetuning methodologies and controllability, we emphasise the important topics that should have been well explored, like instruction tuning and in-context learning, scaling law and emergent ability, as well as long-sequence modelling etc. A dedicated section presents insights into music agents, accompanied by a thorough analysis of datasets and evaluations essential for pre-training and downstream tasks. Finally, by underscoring the vital importance of ethical considerations, we advocate that following research on FM for music should focus more on such issues as interpretability, transparency, human responsibility, and copyright issues. The paper offers insights into future challenges and trends on FMs for music, aiming to shape the trajectory of human-AI collaboration in the music realm.