Meta表示，布的不同这款人工智能工具将AudioGen、工具EnCodec和MusicGen三种模型或技术融为一炉，有何可用文本内容生成高质量、文字逼真的可生音频和音乐。
Meta在官网介绍称，成音MusicGen接受过Meta拥有的布的不同和特别授权的音乐训练，可以从文本提示生成音乐，工具而AudioGen接受过公共音效训练，有何可从文本提示生成音频，文字比如模拟狗叫或脚步声；再加上EnCodec编解码器的可生改进版本，用户可以更高效率地生成更高质量的成音音乐。
在6月初，Meta推出了名为MusicGen的开源人工智能模型，这是一种深度学习语言模型，可以根据文本提示生成音乐。
Meta的EnCodec是一个基于深度学习的音频编解码器，由人工智能驱动，可以在音频质量没有损失的前提下，将音频压缩到比MP3格式还要小10倍的程度。
AudioGen则是一个来自Meta和耶路撒冷希伯来大学的研究团队的人工智能模型，可以通过输入文本来生成音频，亦可以扩展现有音频。AudioGen可以区分不同的声音对象，并在声学上将它们分开。
Meta还演示了MusicGen和AudioGen工作的流程图，并表示将让这些模型开源，让研究人员和从业人员可以用自己的数据集训练适合自己的模型，并帮助推进人工智能生成音频和音乐领域的发展。
与其他音乐模型相比，AudioCraft系列模型能够生成长期一致的高质量音乐和音频，还简化了音频生成模型的整体设计，使得该工具简单易用。
Meta相信它的模型可以引领新一波歌曲潮流，就像合成器改变音乐一样。“我们认为MusicGen可以变成一种新型的乐器，就像最初出现的合成器一样。”
当然，Meta也承认创作复杂而又优秀的音乐还是比较困难的，因此它选择将AudioCraft开源，以使用于训练它的数据多样化。
今年早些时候，谷歌也发布了名为MusicLM的音乐生成模型，并于5月向上月向所有用户开放。除此之外，目前较为常见的音乐模型还有Riffusion、Mousai和Noise2Music等。
责任编辑：李桐
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