在音乐的世界里，创作一首歌往往需要灵感、技巧和大量的时间。然而，随着人工智能技术的飞速发展，创作音乐的门槛正在被逐渐打破。今天，我要介绍的 SongGen 项目，就是一个将文本直接转化为歌曲的“神奇”工具。

一、SongGen是什么？

SongGen 是一个开源的单阶段自回归 Transformer 模型，专门用于 文本到歌曲 的生成。它能够根据用户提供的歌词、音乐风格描述，甚至是一个参考语音片段，生成完整的歌曲。无论是旋律、伴奏，还是人声，SongGen都能一站式搞定。

在音乐创作领域，将文本直接转化为歌曲一直是一个极具挑战性的任务。然而，SongGen 通过其创新的单阶段自回归 Transformer 模型，成功地将这一复杂任务简化为简单的文本输入，为音乐创作带来了全新的可能性。

二、SongGen的核心亮点

（一）单阶段生成，简单高效

与传统的多阶段音乐生成方法不同，SongGen采用单阶段生成的方式，大大简化了训练和推理的流程。这意味着用户无需复杂的操作，就能快速生成高质量的歌曲。

（二）多种控制方式，满足个性化需求

SongGen提供了极高的灵活性，用户可以通过以下方式控制生成的歌曲：

• 歌词：输入你想表达的歌词。

• 音乐描述：通过文本描述音乐的风格、情绪、乐器等。

• 参考语音：通过提供一个三秒左右的参考语音片段，SongGen能够克隆出相似的声音，让生成的歌曲仿佛是你自己演唱的。

（三）两种输出模式，适应不同场景

SongGen支持两种输出模式：

• 混合模式（Mixed Mode）：直接生成人声和伴奏混合的音频，适合快速预览和初步创作。

• 双轨模式（Dual-track Mode）：分别生成人声和伴奏，方便后期制作和调整，适合专业的音乐制作人进行精细化编辑。

（四）开源数据与代码，推动社区发展

SongGen团队不仅开源了模型权重和训练代码，还提供了注释数据和预处理流程。这为研究人员和开发者提供了强大的基础，能够进一步探索和改进音乐生成技术。

三、SongGen的技术细节

（一）混合模式（Mixed Mode）

在混合模式下，SongGen直接生成人声和伴奏混合的音频。然而，由于人声和伴奏的复杂关系，直接生成混合音频可能导致人声不够清晰。为此，SongGen引入了一个辅助人声音素预测目标，能够更专注于人声的特征，从而显著提升人声的清晰度和自然度。

（二）双轨模式（Dual-track Mode）

在双轨模式下，SongGen分别生成人声和伴奏，然后将它们同步合成。这种模式支持并行（Parallel）和交错（Interleaving）两种音频令牌组合方式。实验表明，交错模式在人声和伴奏的和谐性方面表现更好，能够更好地捕捉两者之间的互动关系。

（三）数据预处理

SongGen开发了一个自动化数据预处理流程，从多个公开数据源收集并筛选高质量的音频数据。最终生成的数据集包含54万段音频，总时长超过2000小时。这一高质量的数据集为模型训练提供了坚实的基础。

四、SongGen的应用场景

（一）音乐创作与灵感激发

对于音乐创作者来说，SongGen可以作为一个强大的灵感激发工具。通过简单的文本描述，创作者可以快速生成歌曲的初稿，然后根据需要进行调整和优化。

（二）音乐教育与学习

SongGen还可以用于音乐教育领域。教师可以利用它生成不同风格、不同乐器的示例歌曲，帮助学生更好地理解音乐理论和创作技巧。

（三）内容创作与视频配乐

对于视频创作者来说，SongGen可以生成与视频内容高度匹配的背景音乐。通过输入视频的主题描述和情感氛围，创作者可以快速生成一首符合需求的歌曲，无需担心版权问题。

（四）个性化音乐体验

SongGen还可以为用户提供个性化的音乐体验。通过输入个人喜欢的歌词和音乐风格，用户可以生成独一无二的歌曲，甚至可以将自己的声音克隆到歌曲中。

（五）商业音乐制作

在商业领域，SongGen可以为广告、影视等项目快速生成背景音乐。通过输入项目的主题描述和情感氛围，音乐制作人可以生成高质量的歌曲，然后进行进一步的调整和优化。

SongGen 是一个极具潜力的项目，充分彰显了人工智能在音乐创作领域的巨大价值。仅需简单的文本输入，它就能生成完整歌曲，为音乐创作领域增添了全新活力，推动音乐创作朝着平民化、智能化大步迈进。

无论是正在寻觅灵感的专业创作者，还是渴望尝试创作个人歌曲的音乐爱好者，SongGen 都是一款强大且便捷的得力工具。

项目链接：https://liuzh-19.github.io/SongGen/

来源：苗七哥