音乐基础模型综述

《Foundation Models for Music: A Survey》深入探讨了基础模型（如大型语言模型和潜在扩散模型）对音乐行业的影响。由一群包括Yinghao Ma和Anders Øland在内的专家撰写，该调查探讨了AI在音乐领域的发展，重点关注表示学习、生成学习和多模态学习。它通过突出音乐表示领域中未被充分探索的部分以及这些模型在音乐理解、生成甚至医疗应用中的潜力而脱颖而出。 作者讨论了先前方法的多功能性以及指导调整、上下文学习和长序列建模的重要性。他们还对用于预训练和下游任务的数据集和评估进行了彻底分析。值得注意的是，该论文讨论了伦理考虑，敦促未来研究集中关注可解释性、透明性、人类责任和版权问题。 对于那些对人工智能和音乐交叉领域感兴趣的人来说，这篇论文提供了有价值的见解，旨在塑造人类与人工智能在音乐领域合作的轨迹。如果您渴望了解人工智能如何革新音乐创作和分析，这篇调查是必读之作。- 该综述调查了基础模型在音乐领域的应用，包括表示学习、生成学习和多模态学习。 - 音乐在各个行业中的重要性以及人工智能在音乐领域的发展历程被探讨。 - 基础模型在音乐领域的发展中，许多音乐表达方式尚未得到充分探索。 - 先前方法在不同音乐应用中的灵活性不足，而基础模型在音乐理解、生成和医疗应用方面具有潜力。 - 详细探讨了模型预训练范式、架构选择、标记化、微调方法和可控性等重要主题。 - 音乐代理人的见解以及用于预训练和下游任务的数据集和评估的全面分析。 - 强调了伦理考虑的重要性，提出了未来研究应更加关注解释性、透明性、人类责任和版权问题。 - 该论文旨在为音乐领域的人工智能合作的发展轨迹提供见解。