一、MusicGen 模型原理

MusicGen 是由 Meta AI 的 Jade Copet 等人提出的基于单个语言模型（LM）的音乐生成模型。它能够依据文本描述或音频提示生成高质量的音乐样本，相关研究成果可参考论文《Simple and Controllable Music Generation》。

MusicGen 模型基于 Transformer 结构，可分解为以下三个阶段：

阶段	描述
文本编码	用户输入的文本描述被传递给固定的文本编码器模型（如谷歌的 t5-base），以获取一系列隐性状态表示。
音频 token 预测	训练 MusicGen 解码器来预测离散的隐性状态音频 token。
音频解码	使用音频压缩模型（如 EnCodec 32kHz）对音频 token 进行解码，以恢复音频波形。

MusicGen 解码器是针对音乐生成任务从零开始训练的语言模型架构。其创新之处在于音频代码的预测方式，采用单个 stage 的 Transformer LM 结合高效的 token 交织模式，取消了多层级的多个模型结构，如分层或上采样，从而能够生成单声道和立体声的高质量音乐样本，并提供更好的生成输出控制。此外，MusicGen 不仅能生成符合文本描述的音乐，还能通过旋律条件控制生成的音调结构。

二、下载模型

MusicGen 提供了 small、medium 和 big 三种规格的预训练权重文件，本指南默认使用 small 规格的权重。

操作	代码
卸载旧版本 MindSpore	!pip uninstall mindspore -y
安装指定版本 MindSpore	!pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindspore==2.2.14
安装其他所需库	!pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindnlp jieba soundfile librosa
查看 MindSpore 版本	!pip show mindspore
导入模型	from mindnlp.transformers import MusicgenForConditionalGeneration model = MusicgenForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/musicgen-small")

三、生成音乐

MusicGen 支持贪心（greedy）和采样（sampling）两种生成模式，采样模式的结果通常优于贪心模式，默认启用采样模式，可在调用 MusicgenForConditionalGeneration.generate 时设置 do_sample=True 来显式指定。

1. 无提示生成

操作	代码
获取随机输入	unconditional_inputs = model.get_unconditional_inputs(num_samples=1)
生成音频	audio_values = model.generate(**unconditional_inputs, do_sample=True, max_new_tokens=256)
保存音频	import scipy sampling_rate = model.config.audio_encoder.sampling_rate scipy.io.wavfile.write("musicgen_out.wav", rate=sampling_rate, data=audio_values[0, 0].asnumpy())

音频输出格式为 a Torch tensor of shape (batch_size, num_channels, sequence_length) 。

参数	计算方式
生成音频长度（秒）	audio_length_in_s = 256 / model.config.audio_encoder.frame_rate

2. 文本提示生成

操作	代码
预处理输入	from mindnlp.transformers import AutoProcessor processor = AutoProcessor.from_pretrained("facebook/musicgen-small") inputs = processor(text=["80s pop track with bassy drums and synth", "90s rock song with loud guitars and heavy drums"], padding=True, return_tensors="ms")
生成音频	audio_values = model.generate(**inputs, do_sample=True, guidance_scale=3, max_new_tokens=256)
保存音频	scipy.io.wavfile.write("musicgen_out_text.wav", rate=sampling_rate, data=audio_values[0, 0].asnumpy())

3. 音频提示生成

操作	代码
数据准备和预处理	from datasets import load_dataset processor = AutoProcessor.from_pretrained("facebook/musicgen-small") dataset = load_dataset("sanchit-gandhi/gtzan", split="train", streaming=True) sample = next(iter(dataset))["audio"] # take the first half of the audio sample sample["array"] = sample["array"][: len(sample["array"]) // 2] inputs = processor(audio=sample["array"], sampling_rate=sample["sampling_rate"], text=["80s blues track with groovy saxophone"], padding=True, return_tensors="ms")
生成音频	audio_values = model.generate(**inputs, do_sample=True, guidance_scale=3, max_new_tokens=256)
保存音频	scipy.io.wavfile.write("musicgen_out_audio.wav", rate=sampling_rate, data=audio_values[0, 0].asnumpy())

为演示批量音频提示生成，可对样本音频进行不同比例的切片，并在传递给模型前进行填充处理。

四、生成配置

参数	默认值	可修改值
采样模式	do_sample=True	可改为 do_sample=False
指导比例	guidance_scale=3	可增大，如 guidance_scale=4.0
最大生成 token 数	max_new_tokens=1500	可修改，如 max_new_tokens=256
Softmax 采样温度	temperature	可修改，如 temperature=1.5

控制生成过程的默认参数（如采样、指导比例和生成的令牌数量）可在模型的生成配置中找到并按需更新。

model.generation_config# increase the guidance scale to 4.0
model.generation_config.guidance_scale = 4.0# set the max new tokens to 256
model.generation_config.max_new_tokens = 256# set the softmax sampling temperature to 1.5
model.generation_config.temperature = 1.5audio_values = model.generate(**inputs)

需注意，传递给 generate 方法的参数会取代生成配置中的参数。

综上所述，通过上述步骤和配置，我们能够基于 MindNLP 和 MusicGen 生成个性化的音乐。在实际应用中，可根据具体需求灵活调整参数和输入，以获得满意的音乐生成效果。