摘要

本文由Yongyi Zang和Yixiao Zhang共同撰写，探讨了大规模文本到音乐生成模型在音乐创作中的应用及其与人类音乐家的协作能力。文章指出，尽管这些模型在音乐生成方面取得了显著进步，但它们在与人类音乐家的有效协作上仍存在局限，特别是在理解和执行音乐家的控制指令方面。为此，作者提出了一种包含表达、解释和执行控制的三阶段音乐交互框架，并指出现有模型在解释阶段存在明显缺陷。文章还提出了两种解决策略：直接从人类解释数据中学习或利用大型语言模型（LLMs）的强大先验理解能力来改善AI与人类音乐家的协作。

原理

本文提出的三阶段音乐交互框架包括表达、解释和执行控制。在表达阶段，音乐家的意图被转化为控制指令；在解释阶段，这些指令被另一方（无论是人类还是模型）解释；在执行阶段，解释后的指令被执行以产生最终的音乐输出。文章强调，当前的文本到音乐生成模型在解释阶段存在显著缺陷，无法像人类音乐家那样灵活地解释和执行模糊或复杂的控制指令。为了解决这一问题，文章提出了两种策略：一是直接从人类音乐家的解释行为中学习，二是利用LLMs的强大语言理解能力来增强模型的解释能力。这两种方法旨在使AI模型能够更准确地理解和执行音乐家的意图，从而提高人机协作的效率和质量。

流程

文章通过一个具体的音乐交互示例详细说明了三阶段框架的工作流程。在表达阶段，音乐家A的意图被转化为具体的控制指令；在解释阶段，音乐家B或AI模型需要理解这些指令；在执行阶段，音乐家B或AI模型根据解释后的指令生成音乐。文章通过比较人类与AI在解释阶段的差异，展示了AI模型在处理复杂或模糊指令时的不足。为了改进这一过程，文章建议通过直接学习人类解释数据或利用LLMs的先验知识来增强AI模型的解释能力，使其能够更接近人类音乐家的解释水平。

应用

文章认为，通过改进AI模型对音乐控制指令的解释能力，可以显著提升AI在音乐创作中的应用范围和效果。这不仅有助于AI模型更好地融入音乐创作流程，还能激发新的创作可能性和协作模式。随着技术的进一步发展，AI与人类音乐家的协作将变得更加自然和高效，为音乐创作领域带来革命性的变化。