昇思25天学习打卡营第20天 | 基于MindNLP+MusicGen生成自己的个性化音乐
基于MindNLP+MusicGen生成个性化音乐
实验简介
MusicGen是Meta AI提出的音乐生成模型，能够根据文本描述或音频提示生成高质量音乐。该模型基于Transformer结构，分为三个阶段：文本编码、音频token预测和音频解码。此实验将演示如何使用MindSpore和MusicGen进行音乐生成，包括环境配置、模型下载、无提示生成、文本提示生成和音频提示生成。
实验步骤
1. 环境配置
安装并配置MindSpore和相关依赖。
!pip uninstall mindspore -y
!pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindspore==2.2.14
!pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindnlp jieba soundfile librosa
!pip show mindspore
2. 模型下载
下载并加载MusicGen模型。
from mindnlp.transformers import MusicgenForConditionalGenerationmodel = MusicgenForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/musicgen-small")
3. 无提示生成
通过无提示生成方法生成音乐。
unconditional_inputs = model.get_unconditional_inputs(num_samples=1)audio_values = model.generate(**unconditional_inputs, do_sample=True, max_new_tokens=256)
保存生成的音频文件。
import scipysampling_rate = model.config.audio_encoder.sampling_rate
scipy.io.wavfile.write("musicgen_out.wav", rate=sampling_rate, data=audio_values[0, 0].asnumpy())from IPython.display import Audio
Audio(audio_values[0].asnumpy(), rate=sampling_rate)
4. 文本提示生成
通过文本提示生成音乐。
from mindnlp.transformers import AutoProcessorprocessor = 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",
)audio_values = model.generate(**inputs, do_sample=True, guidance_scale=3, max_new_tokens=256)
保存生成的音频文件。
scipy.io.wavfile.write("musicgen_out_text.wav", rate=sampling_rate, data=audio_values[0, 0].asnumpy())
Audio(audio_values[0].asnumpy(), rate=sampling_rate)
5. 音频提示生成
通过音频提示生成音乐。
from datasets import load_datasetprocessor = AutoProcessor.from_pretrained("facebook/musicgen-small")
dataset = load_dataset("sanchit-gandhi/gtzan", split="train", streaming=True)
sample = next(iter(dataset))["audio"]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",
)audio_values = model.generate(**inputs, do_sample=True, guidance_scale=3, max_new_tokens=256)
scipy.io.wavfile.write("musicgen_out_audio.wav", rate=sampling_rate, data=audio_values[0, 0].asnumpy())
Audio(audio_values[0].asnumpy(), rate=sampling_rate)
学习心得
通过本次实验，我深刻认识到MindSpore和MusicGen在音乐生成领域的强大能力。MusicGen模型基于Transformer结构，通过三个阶段将文本或音频提示转化为高质量的音乐。环境配置和模型下载是成功运行实验的基础。在安装MindSpore和其他依赖库的过程中，我学习到如何在不同平台上进行环境配置。无提示生成、文本提示生成和音频提示生成三个环节让我体验到MusicGen模型的多样性和灵活性。通过无提示生成音乐，我了解到模型可以在没有任何提示的情况下生成独特的音乐片段。而在文本提示生成过程中，我可以根据不同的文本描述生成风格各异的音乐，感受到模型对文本提示的敏感性和生成能力。在音频提示生成中，我学会了如何利用已有的音频片段进行生成，使得生成的音乐与提示音频高度相关。
