随着人工智能技术的不断突破，音乐创作领域迎来了前所未有的变革。尤其是在长时段音乐生成方面，如何实现歌词与旋律的完美契合，维护音乐结构的完整性，同时兼顾丰富的风格和语言多样性，成为科研团队面临的重大挑战。香港科技大学多模态艺术投影团队带来的YuE（乐）系列模型，正是这一领域的创新标杆，为实现全曲生成和多样化音乐创作提供了强大引擎和全新视角。YuE基于强大的LLaMA2架构，在海量数据的支撑下，训练到数万亿Token，能够生成高达五分钟时长的完整歌曲，兼顾歌词精确对齐与旋律流畅表现。其创新设计涵盖多项技术突破，解决了传统模型面临的稠密信号干扰及长距离上下文管理难题，使得歌曲不仅在音质上令人满意，更在艺术表现力上达到甚至超越部分专有系统。YuE采用路径解耦的下一词预测策略，有效分离各音轨信息，减少音乐要素间的相互干扰，保证每个音轨的清晰度和独立表达。
此外，通过结构递进式条件训练，模型能够理解和保持歌曲的长时歌词结构，使歌词与曲调同步展开，强化了音乐的情感表达和主题延续性。更为革新的是，YuE设计了多任务、多阶段预训练方案，使其收敛更稳定，泛化能力更强，能够适应不同音乐风格和复杂的语言组合。其重新定义的上下文学习方法，赋予了YuE灵活的风格迁移能力。例如，可以轻松将日本城市流行曲转换成英文说唱，同时保留原曲伴奏细节，展示了人机协作创作的无限可能。当前YuE不仅支持英语、汉语（含普通话和粤语）、日语和韩语的音乐生成，还实现了代码切换功能，满足多元文化的音乐表达需求。未来团队计划开拓更多世界音乐范畴，如京剧等，展示模型对传统文化的传承与创新。
YuE展现出的高级声音表演技巧同样令人瞩目。比如在爵士即兴吟唱（Scatting）、金属发声技术（如死吼）及多声道混合唱法等方面，模型表现出了专业歌手多年磨练的演唱技能和丰富的感情张力。模型还能自动生成和谐的伴奏演奏，例如口琴即兴solo，为整体音乐表现增添独特韵味。这些丰富多样的样本不仅证明了YuE强大的生成能力，也彰显了其对全球不同音乐传统的深刻理解和尊重。更进一步，YuE的开放性设计允许全球研究者自由访问模型权重和代码，使之成为学界和业界共同构建自由音乐创作生态的重要基石。多样化的演示样本便捷展示了YuE在流行、摇滚、乡村、蓝调、灵魂乐甚至儿童歌曲等多种风格的适用性，打破了传统音乐生成的疆界。
此次开源不仅加速了学术研究的进展，也为音乐行业注入了创新活力，有望促进人工智能辅助音乐创作走向普及。YuE在音乐理解领域的表现同样引人瞩目。其学到的表征在MARBLE基准测试中与当前最先进方法比肩甚至超越，显示出模型在音乐内容分析、分类、情感识别等任务上的卓越潜力。模型的通用性和鲁棒性为未来智能音乐检索、推荐和辅助创作系统奠定了坚实基础。展望未来，YuE团队将持续优化模型性能，解决如高音区失真等技术细节，并扩展更多语种和风格的支持。随着人工智能与音乐艺术的深度融合，智能全曲生成技术将为创作者和听众带来更多惊喜。
独具艺术感染力的AI原创音乐不仅能够丰富人类音乐宝库，亦能激发更多创新表达方式，推动全球文化交流与融合。总之，YuE作为开放音乐基础模型的代表，以其强大的技术实力和开放共享的理念，开启了新时代人工智能音乐创作的新篇章。它不仅在技术上实现了突破，也在文化传承和艺术创新中提供了无限可能。未来，伴随更多研究者和音乐人的加入，智能音乐生成将不断突破边界，成为推动音乐产业繁荣与文化多样性的关键引擎。
