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MusicLM präsentiert einen neuartigen Ansatz zur bedingten Musikgenerierung, indem es sie als hierarchische Sequenz-zu-Sequenz-Modellierungsaufgabe umwandelt. Die erzeugte Musik ist über mehrere Minuten hinweg konsistent und wird mit 24 kHz produziert, was ihren Experimenten zufolge frühere Systeme in der Audioqualität und der Einhaltung von Textbeschreibungen übertrifft. Darüber hinaus kann MusicLM sowohl auf Text als auch auf Melodie konditioniert werden, sodass gepfiffene und gesummte Melodien so umgewandelt werden können, dass sie dem in einer Textbeschriftung beschriebenen Stil entsprechen.
Um die weitere Forschung zu unterstützen, hat das Team MusicCaps öffentlich veröffentlicht, einen Datensatz, der 5,5.000 Musik-Text-Paare mit Rich-Text-Beschreibungen enthält, die von menschlichen Experten bereitgestellt wurden. Dieser Datensatz wird als wertvolle Ressource für zukünftige Forscher dienen, die sich für die Erzeugung und Analyse von Musik interessieren.
Insgesamt bietet MusicLM einen vielversprechenden neuen Ansatz zur bedingten Musikgenerierung und hat im Vergleich zu früheren Systemen bereits bessere Ergebnisse gezeigt. Die Veröffentlichung von MusicCaps wird zweifellos die weitere Forschung und Entwicklung im Bereich der KI-generierten Musik erleichtern.
