Microsoft Muzic项目中的EmoGen：基于情感属性的无偏音乐生成系统

概述

EmoGen是Microsoft Muzic项目中一个创新的情感音乐生成系统，它通过引入情感相关音乐属性作为情感与音乐之间的桥梁，采用两阶段生成方法有效消除了传统情感音乐生成中的主观偏见问题。该系统由微软研究院团队开发，在情感控制准确性和音乐质量方面均超越了现有方法。

技术原理

两阶段生成架构

EmoGen的核心创新在于其两阶段生成架构：

1. 情感到属性映射阶段：

   • 使用监督聚类方法将情感标签映射到音乐属性空间
   • 采用聚类中心周围的属性值代表该情感类别的普遍特征
   • 有效减少了单个标注者主观偏见的影响

2. 属性到音乐生成阶段：

   • 完全解耦情感标签，仅基于音乐属性进行生成
   • 采用自监督学习方法训练生成模型
   • 避免了生成过程中引入新的主观偏见

关键技术优势

与传统情感音乐生成方法相比，EmoGen具有以下显著优势：

• 客观性：通过音乐属性这一中间表示层，减少了主观情感标注对生成过程的直接影响
• 灵活性：可适用于任意MIDI数据集，不依赖于特定情感标注数据集
• 高质量：在主观和客观评估中均表现出色，生成音乐既符合目标情感又保持高音乐性

环境配置

硬件要求

• 推荐使用NVIDIA V100 GPU（16GB或32GB显存版本）

软件依赖

1. 基础环境：

   • Python 3.8
   • 通过提供的setup.sh脚本安装所需Python包

2. 额外依赖：

   • Java运行环境（用于jSymbolic音乐特征提取工具）

数据处理流程

EmoGen支持多种MIDI数据集，包括EMOPIA（情感标注数据集）以及Pop1k7、LMD-Piano等无标注数据集。以下是典型的数据处理流程：

1. MIDI文件准备

将所有MIDI文件放置在指定目录下（如data/Piano/midi）

2. MIDI编码转换

使用提供的midi_encoding.py脚本将原始MIDI文件转换为系统内部表示格式

3. 音乐特征提取

通过jSymbolic工具提取音乐特征，这一步骤需要：

1. 下载jSymbolic 2.2工具包
2. 配置正确的工具路径
3. 运行jSymbolic_feature.py脚本

4. 数据集划分

使用gen_data.py脚本将处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集

模型训练指南

情感-属性映射训练

这一阶段不需要单独训练模型，而是基于EMOPIA数据集进行：

1. 计算四个情感象限（基于Russel 4Q模型）的音乐属性中心点
2. 选择每个象限中最接近中心点的属性向量作为映射结果
3. 映射结果保存在data/infer_input/inference_command.npy中

情感象限与索引对应关系如下：

索引	情感象限
0	Q1
1	Q2
2	Q3
4	Q4

属性-音乐生成训练

使用提供的脚本训练6层线性Transformer模型：

bash Piano_train.sh  # 钢琴音乐训练

音乐生成实践

钢琴音乐生成

使用训练好的模型生成特定情感钢琴音乐：

bash Piano_gen.sh 2  # 生成Q2情感的音乐

多乐器音乐生成

对于多乐器音乐生成（基于TopMAGD数据集）：

bash TopMAGD_gen.sh 4  # 生成Q4情感的音乐

应用前景

EmoGen系统在多个领域具有广泛应用潜力：

1. 影视配乐：快速生成符合场景情感的音乐片段
2. 游戏开发：实时生成与游戏情节匹配的背景音乐
3. 音乐治疗：针对不同情绪状态生成调节性音乐
4. 创意辅助：为音乐人提供情感导向的创作灵感

该系统通过消除主观偏见，使得生成结果更加客观可靠，为AI音乐生成领域提供了新的技术思路。