Microsoft Muzic项目中的SongMASS：基于预训练与对齐约束的自动歌曲创作系统
项目概述
SongMASS是微软Muzic项目中的一个创新性自动歌曲创作系统，它通过结合MASS预训练技术和注意力对齐机制，实现了歌词到旋律和旋律到歌词的双向生成功能。该系统在AAAI 2021会议上发表，代表了当前AI音乐生成领域的前沿技术。
技术原理
SongMASS系统的核心技术基于以下两个关键创新点：
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MASS预训练框架：采用掩码序列到序列(Masked Sequence to Sequence)的预训练方法，通过在大规模音乐数据上进行自监督学习，使模型能够深入理解音乐与歌词之间的复杂关系。
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对齐约束机制：引入注意力对齐模型，确保生成的歌词与旋律在节奏、韵律和情感上保持高度一致性。这种对齐约束显著提升了生成作品的艺术性和自然度。
系统架构包含两个主要模块：
- 歌词到旋律生成：根据输入的歌词自动创作匹配的旋律
- 旋律到歌词生成：根据输入的旋律创作合适的歌词
数据集准备
SongMASS使用LMD(Lyrics-MIDI)数据集进行训练和评估。数据处理流程包括：
- 原始数据解析：使用提供的脚本解析LMD数据集中的MIDI和歌词信息
- 数据格式转换：将原始数据转换为系统可处理的格式
- 字典构建：为歌词和旋律分别创建词典文件
- 数据二值化：通过预处理脚本生成最终的训练数据
处理后的数据结构分为单语(mono)和平行(para)两种格式，分别用于不同的训练阶段。
模型训练
SongMASS的训练过程分为以下几个步骤：
- 数据预处理：运行预处理脚本将文本数据转换为二进制格式
- 模型配置：设置训练参数，包括批次大小、学习率等
- 训练启动：执行训练脚本开始模型训练
- 模型保存：定期保存训练过程中的模型检查点
训练过程中会监控验证集上的表现，以选择最佳模型参数。
生成与推理
训练完成后，SongMASS可以进行两种类型的音乐生成：
歌词生成旋律
- 准备输入歌词文本
- 运行旋律生成脚本
- 获取生成的MIDI格式旋律
旋律生成歌词
- 准备输入旋律(MIDI格式)
- 运行歌词生成脚本
- 获取生成的歌词文本
系统支持批量生成，可一次性处理多个输入样本。
评估方法
SongMASS提供了全面的评估方案，包括：
- 音高分布相似度：衡量生成旋律与真实旋律在音高分布上的相似程度
- 时长分布相似度：评估节奏模式的匹配程度
- 旋律距离：计算生成旋律与参考旋律之间的整体差异
这些评估指标为研究人员提供了量化系统性能的工具，有助于模型优化和改进。
应用前景
SongMASS系统在音乐创作领域具有广泛的应用潜力：
- 辅助创作：为音乐人提供创作灵感和素材
- 教育工具：帮助音乐学习者理解歌词与旋律的关系
- 个性化音乐：根据用户输入的文本生成定制化音乐作品
- 跨语言音乐：探索不同语言歌词与旋律的匹配关系
该系统代表了AI在创造性领域应用的重要进展，为未来智能音乐创作工具的发展奠定了基础。
总结
Microsoft Muzic项目中的SongMASS系统通过创新的深度学习架构，实现了高质量的自动歌曲创作功能。其结合预训练和对齐约束的技术路线，为解决音乐生成中的关键挑战提供了有效方案。随着技术的不断进步，这类系统有望在音乐产业中发挥越来越重要的作用。
