摘要

本文介绍了一种名为BandControlNet的创新型条件生成模型，该模型基于并行Transformer架构，用于生成高质量的流行音乐样本，并能够根据给定的时空控制特征进行精细调节。BandControlNet通过引入时空特征作为强大的细粒度控制，增强了生成模型的可控性。此外，设计了一种名为REMI Track的高效音乐表示方法，将多轨音乐转换为多个并行音乐序列，并通过字节对编码（BPE）技术缩短每个轨道的序列长度。BandControlNet包含两个特别设计的模块：结构增强自注意力（SE-SA）和跨轨道Transformer（CTT），分别用于加强音乐结构和轨道间和谐建模。实验结果表明，BandControlNet在大多数客观指标上优于其他条件音乐生成模型，特别是在生成长音乐样本时表现出强大的鲁棒性。主观评估显示，BandControlNet在短数据集上训练后生成的音乐质量与最先进模型相当，而在长数据集上训练后显著优于所有基准模型。

原理

BandControlNet的核心工作原理基于并行Transformer架构，通过引入时空控制特征和高效的音乐表示方法REMI Track，实现了对音乐生成过程的精细控制。时空控制特征包括专家特征和学习特征，这些特征在时间和空间维度上进行细粒度提取，为每个轨道和每个小节提供强有力的归纳偏置。REMI Track表示方法通过将每个轨道的音符表示为独立的序列，并利用BPE技术进一步缩短序列长度，提高了生成效率。BandControlNet的结构增强自注意力（SE-SA）模块和跨轨道Transformer（CTT）模块分别用于加强音乐结构建模和轨道间和谐建模，从而生成高质量的音乐样本。

流程

BandControlNet的工作流程包括编码阶段和解码阶段。在编码阶段，时空控制特征通过一组并行Transformer编码器进行处理，每个编码器独立处理相应轨道的条件。在解码阶段，通过三个解码模块：底部解码器（Bottom Decoders）、跨轨道Transformer（CTT）和顶部解码器（Top Decoders），将编码的条件与音乐序列进行融合，生成高质量的多轨音乐。具体流程如下：

1. 编码阶段：时空控制特征通过并行Transformer编码器进行处理，生成编码输出。
2. 解码阶段：
   • 底部解码器：通过结构增强自注意力（SE-SA）模块，加强音乐结构建模。
   • 跨轨道Transformer（CTT）：通过学习不同轨道间的依赖关系，增强轨道间和谐建模。
   • 顶部解码器：再次通过SE-SA模块，进一步优化音乐结构。
3. 最终输出：通过独立的线性层将顶部解码器的输出映射为预测值，生成音乐样本。

应用

BandControlNet的应用前景广泛，特别是在音乐创作和音乐生成领域。该模型能够根据用户的需求生成高质量的流行音乐，为音乐创作提供了新的可能性。此外，BandControlNet的可控性和生成效率使其在音乐教育、娱乐产业和虚拟现实等领域具有潜在的应用价值。随着技术的进一步发展和优化，BandControlNet有望成为音乐生成和交互式音乐创作的重要工具。