摘要

本文介绍了一种名为MuseBarControl的创新方法，旨在通过预训练和反事实损失增强符号音乐生成中的细粒度控制。该方法解决了现有音乐生成模型在控制音乐细节（如单个乐段的节奏和风格）方面的不足。通过引入预训练任务和反事实损失，MuseBarControl显著提高了音乐生成模型在乐段级别控制的精确度，同时保持了音乐质量。该研究不仅为音乐家和爱好者提供了更灵活的创作工具，也为自动音乐作曲领域开辟了新的应用前景。

原理

MuseBarControl的核心创新在于两个方面：一是通过预训练任务将控制信号与音乐符号直接关联，以实现更有效的初始化；二是引入反事实损失，促进生成音乐与控制提示之间的更好对齐。预训练任务通过辅助任务，使模型在初始阶段就能理解和响应细粒度的控制信号，而反事实损失则通过惩罚模型忽视控制信号的行为，进一步强化了模型对控制信号的响应能力。这两种技术的结合，使得模型能够更精确地控制音乐生成的每个细节，从而生成更符合用户需求的音乐作品。

流程

MuseBarControl的工作流程包括三个主要步骤：首先，通过预训练任务增强控制提示与音乐符号之间的关联；其次，在模型训练中引入反事实损失，以确保生成音乐与控制提示的一致性；最后，在推理阶段，模型根据控制提示生成音乐序列。具体来说，模型在生成每个乐段时，会根据控制提示进行多次采样，直到生成的音乐符合控制提示的要求。例如，在生成特定和弦的乐段时，模型会尝试多次，直到生成的和弦与控制提示完全一致。

应用

MuseBarControl的应用前景广泛，尤其在音乐创作和自动音乐生成领域。该方法不仅能够帮助音乐家和作曲家更精确地控制音乐作品的细节，还能为音乐教育、电影配乐和游戏音乐等领域提供强大的技术支持。随着技术的进一步发展，MuseBarControl有望成为音乐创作和自动生成领域的关键工具，推动音乐艺术的创新和发展。