#MusicGen

MusicGen是Meta开发的开源AI音乐生成工具，采用单一语言模型技术。它可基于文本、旋律或音频输入创作多样化音乐。支持旋律调节、文本条件生成等多种模式，训练数据涵盖20,000小时授权音乐。用户可通过Web界面使用MusicGen，灵活调整参数控制音乐生成。该工具为音乐创作领域带来新的可能性，推动AI音乐技术的发展。

EnCodec 32kHz是Meta AI研发的实时音频编解码器，采用神经网络和量化潜在空间的流式架构。该模型通过多尺度频谱图对抗机制提升音频质量，支持多种采样率和带宽设置。EnCodec不仅可独立用于音频压缩，还能与MusicGen模型结合进行音乐生成，体现了在音频处理领域的广泛应用潜力。

MusicGen-small是一个300M参数的AI音乐生成模型,可根据文本描述创作音乐。它采用自回归Transformer架构,基于EnCodec分词器训练,一次推理即可生成完整音乐。该模型支持多种音乐风格,适用于音乐创作研究。MusicGen-small提供简单接口,便于研究人员和爱好者探索AI音乐生成。然而,该模型也存在局限性,如无法生成真实人声。用户在使用时需注意其优势和局限性。

MusicGen-large是Meta AI开发的3.3B参数规模文本到音乐生成模型。该模型采用单阶段自回归Transformer架构和32kHz EnCodec分词器，能根据文本描述或音频提示生成高质量音乐。MusicGen支持文本和旋律引导音乐创作，为AI音乐研究开辟新途径。研究人员可通过Transformers或Audiocraft库使用MusicGen进行音乐生成实验。