Loop Copilot：AI驱动，小白也能自己生成音乐？

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项目介绍

Loop Copilot是一个使用自然语言生成音乐的系统。它不仅允许你使用自然语言来生成你想要的音乐风格、节奏或旋律，还支持通过多轮对话对已生成的音乐进行进一步的编辑和修改。包括对生成的音乐进行编辑修改、添加或删除乐器、加入音效等。

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工作流程

如何生成音乐：

描述需求：你可以通过自然语言描述你想要的音乐，比如说“我想要一个轻快的爵士乐”。

生成音乐：系统会根据你的描述生成相应的音乐。

如何编辑和修改：

提出修改意见：如果你觉得生成的音乐还不够完美，你可以用自然语言提出修改意见，比如“我觉得鼓点可以更有力量一些”。

系统响应：Loop Copilot会根据你的反馈进行相应的调整。

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功能介绍

除了基础的生成和编辑功能，Loop Copilot还支持更高级的音乐制作任务，比如混响、添加乐器等。你只需要用自然语言描述你的需求，比如“加点回声效果”或“我想让钢琴部分更突出一些”，系统就能理解并执行。

 重新生成特定区域：如果用户对某个特定的音乐片段不满意，可以要求系统重新生成。

 添加或删除特定乐器：用户可以通过自然语言指令来添加或删除特定的乐器声音。

 加入音效：虽然文档没有明确提到支持哪些具体的音效，但它提到了支持细粒度的音乐编辑，这可能包括各种音效。

 全局属性修改：通过全局属性表（GAT），用户可以更改整首歌曲的一些全局属性，如节奏、调性等。

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工作原理

Loop Copilot提供了一个高度交互式和用户友好的环境，使用户能够轻松地生成和修改音乐作品。该系统不仅仅依赖一个AI模型，而是集成了多个专门用于执行特定任务的后端模型。

为了确保音乐创作过程的连续性和一致性，Loop Copilot维护了一个全局属性表，用于记录与音乐相关的各种属性。

 输入预处理：首先，系统接收用户的自然语言输入，并进行预处理，以统一输入的形式。

 任务分析：接着，使用大语言模型（LLM）会对这些输入进行分析，以确定用户的意图和需要执行的具体任务。

⚙ 任务执行：一旦任务被确定，系统会按照预定的顺序调用一个或多个后端模型来执行这些任务。这些模型各自专门用于执行特定类型的任务，例如音乐合成、节奏生成等。

 响应生成：所有任务执行完成后，LLM会负责生成一个综合的输出，这通常是一个音乐片段或者是与用户交互的自然语言响应。

 全局属性表更新：在整个过程中，全局属性表会被不断更新，以记录与当前音乐作品相关的所有必要信息，从而确保整个创作过程的连续性和一致性。

项目地址：https://sites.google.com/view/loop-copilot
论文：arxiv.org/abs/2310.12404
代码：（正在对该代码库进行最终完善。它将很快公开）