音乐生成的最新进展：方法、评估与挑战

《ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW》：Recent advances in music generation: methods, evaluation, and challenges

　　

摘要

音乐生成一直是人工智能领域中一个活跃的研究课题，受到了学术界和工业界的广泛关注。深度学习的最新进展，加上日益丰富的多样化音乐数据，推动了这一领域创新方法的发展。因此，本文旨在对音乐生成进行全面综述，涵盖从统计模型和神经网络架构到大型语言模型（LLMs）的预训练和微调等各个方面。该综述采用了广泛的视角，涵盖了符号化、音频和多模态环境下的音乐生成，以及自主生成、交互式生成和协同创作生成等内容。此外，还深入探讨了多个关键方面，包括主要挑战、数据集、生成框架和客观评估指标。最重要的是，我们总结了音乐生成领域的最新进展，并指出了未来研究的有前景的方向。通过整合这些观点，本文突出了与当前音乐生成趋势相一致的独特特征，有望为该领域的研究提供有价值的参考。