OpenMusic 是一款基于 QA-MDT（Quality-aware Masked Diffusion Transformer）技术的高质量文生音乐模型。基于先进的AI算法，根据文本描述生成高质量的音乐作品。模型的特点在于质量感知训练策略，能在训练过程中识别并提升音乐波形的质量，确保生成的音乐符合文本描述，音乐性强、保真度高。OpenMusic 支持音频编辑、处理、录音等多种音乐创作功能。
OpenMusic的主要功能文本到音乐生成：根据用户提供的文本描述，生成与之相匹配的音乐作品。质量控制：在生成过程中识别和提升音乐的质量，确保输出的音乐具有高保真度。数据集优化：通过预处理和优化数据集，提高音乐和文本的对齐度。多样性生成：能生成风格多样的音乐，满足不同用户的需求。复杂推理：执行复杂的多跳推理，处理多个上下文信息。音频编辑和处理：提供音频编辑、处理、录音等功能。OpenMusic的技术原理掩蔽扩散变换器（MDT）：基于Transformer的架构，通过掩蔽和预测音乐信号的部分内容学习音乐的潜在表示，提高音乐生成的准确性。质量感知训练：在训练过程中，用质量评分模型（如伪MOS分数）评估音乐样本的质量，确保模型生成高质量音乐。文本到音乐的生成：基于自然语言处理（NLP）技术解析文本描述，转换为音乐特征，然后生成音乐。质量控制：在生成阶段，基于训练阶段学到的质量信息引导模型生成高质量音乐。音乐和文本同步：用大型语言模型（LLMs）和CLAP模型同步音乐信号与文本描述，增强文本与音频之间的一致性。功能调用和代理能力：模型能主动搜索外部工具中的知识，并执行复杂的推理和策略。OpenMusic的项目地址HuggingFace模型库：https://huggingface.co/jadechoghari/openmusicOpenMusic的应用场景音乐制作：辅助音乐家和作曲家创作新的音乐作品，提供创意灵感或作为创作过程中的工具。多媒体内容创作：为广告、电影、电视、视频游戏和在线视频生成定制的背景音乐和音效。音乐教育：作为教学工具，帮助学生理解音乐理论和作曲技巧，或用于音乐练习和即兴演奏。音频内容创作：为播客、有声书和其他音频内容创作提供原创音乐，增强听众的听觉体验。虚拟助手和智能设备：在智能家居设备、虚拟助手或其他智能系统中生成个性化的音乐和声音，提升用户体验。音乐治疗：生成特定风格的音乐，适应音乐治疗的需求，帮助缓解压力和焦虑。 
