#音乐理解

Muzic项目利用深度学习和人工智能技术，致力于音乐理解与生成的研究。涵盖符号音乐理解、歌词自动转录、歌曲创作、文本到音乐生成等功能，并引入AI代理实现多轨音乐生成。最新成果包括获奖的CLaMP和MuseCoco等工具，为音乐创作提供强有力的支持。

MERT-v1-95M模型在音乐音频预训练中应用新的范式和数据集，实现出色的任务泛化能力。与MERT-v0相比，该版本采用更高质量的伪标签，在24K Hz频率下训练了20,000小时的音频数据，支持音乐生成。95M参数的模型适合不同的硬件需求，输出75 Hz的特征速率。通过整合MLM预测和批内噪声混合技术，MERT-v1-95M在多种下游任务中表现出色。