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MusicLM presenta un enfoque novedoso para la generación de música condicional al presentarlo como una tarea de modelado jerárquico de secuencia a secuencia. La música generada es constante durante varios minutos y se produce a 24 kHz, superando a los sistemas anteriores en calidad de audio y adherencia a las descripciones de texto según sus experimentos. Además, MusicLM se puede condicionar tanto en texto como en melodía, lo que le permite transformar melodías silbadas y tarareadas para que coincidan con el estilo descrito en una leyenda de texto.
Para respaldar futuras investigaciones, el equipo ha lanzado públicamente MusicCaps, un conjunto de datos que incluye 5.500 pares de música y texto con descripciones de texto enriquecido proporcionadas por expertos humanos. Este conjunto de datos servirá como un recurso valioso para futuros investigadores interesados en la generación y el análisis de música.
En general, MusicLM proporciona un nuevo enfoque prometedor para la generación de música condicional y ya ha demostrado resultados superiores en comparación con los sistemas anteriores. El lanzamiento de MusicCaps sin duda facilitará una mayor investigación y desarrollo en el campo de la música generada por IA.
