NotaGen 是中央音乐学院、北京航空航天大学、清华大学等机构推出的模型,基于模仿大型语言模型(LLM)的训练范式生成高质量的古典乐谱。NotaGen 基于预训练、微调和强化学习相结合的方法,预训练阶段用超过160万首乐曲,微调阶段基于约9000首高质量古典作品,基于“时期-作曲家-乐器”提示进行条件生成。在强化学习阶段,NotaGen 引入 CLaMP-DPO 方法,对比学习模型 CLaMP² 为生成的音乐提供反馈,优化音乐性与可控性,无需人工标注或预定义奖励。NotaGen 在主观 A/B 测试中优于基线模型,接近人类作品的音乐美感,显著提升符号音乐生成的艺术性。


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