InspireMusic

InspireMusic 是由阿里巴巴通义实验室推出的开源音乐生成框架，集成了多项音频领域的前沿研究成果，为开发者和研究者提供全面的音乐创作、风格转换和音效合成解决方案。该框架依托多模态大模型技术，支持通过文本描述或音频输入进行智能化创作，并提供完善的模型调优工具链。 核心功能 音乐生成：InspireMusic 可基于用户提供的文本描述，例如情感、风格、和声等信息，自动生成符合要求的音乐作品。 音频样式转换：支持将现有音频样本转换为不同风格的音乐，使用户轻松实现风格转换效果。 训练和调优工具：提供一系列音频生成模型的训练和调优工具，以优化生成效果，满足个性化需求。 多模态应用：结合文本、音频及其交互，提供丰富的音乐创作体验，支持多种类型的音乐生成与编辑功能。 主要特点 统一的音频生成框架：基于音频大模型技术，支持音乐、歌曲及音频的生成，为用户提供多样化选择。 灵活可控生成：基于文本提示和音乐特征描述，用户可精准控制生成音乐的风格和结构。 简单易用：简便的模型微调和推理工具，为用户提供高效的训练与调优工具。 技术原理 音频 Tokenizer：通过高压缩比的单码本 WavTokenizer，将输入的连续音频特征转换为离散的音频 token，支持模型处理的音频数据格式。 自回归 Transformer 模型：基于 Qwen 模型进行初始化，根据文本提示预测音频 token，生成与文本描述匹配的音乐序列。 扩散模型（Conditional Flow Matching, CFM）：从生成的音频 token 中恢复高质量音频特征，增强音乐生成的连贯性和自然度。 Vocoder：将重建后的音频特征转换为高质量的音频波形，支持多种采样率（如 24kHz 和 48kHz），并能够生成超过 5 分钟的长音频作品。 应用场景 音乐创作：用户通过简单的文字描述或音频提示生成多种风格的音乐作品。 教育和学习：为音乐爱好者和学习者提供易于使用的创作平台。 游戏和娱乐：用于生成游戏背景音乐或音效。 影视制作：用于影视配乐和音效制作。 广告和营销：生成符合广告需求的音乐。 科研和开发：为研究者和开发者提供音乐生成模型的训练和调优工具。 获取方式 InspireMusic 已正式开源，用户可以通过以下平台访问和使用： GitHub 仓库：https://github.com/FunAudioLLM/InspireMusic ModelScope：https://modelscope.cn/studios/iic/InspireMusic/summary HuggingFace：https://huggingface.co/spaces/FunAudioLLM/InspireMusic