MusicAgent——掌握大语言模型的音乐理解和创作神器
这是北京大学的叶伟和张世坤以及微软亚洲研究院的于丁耀、宋凯涛、卢佩玲、何天宇、谭旭和边江最近的合作成果。 研究人员开发了一个名为 MusicAgent 的系统，旨在集成和优化音乐处理的多个任务，以帮助开发者和音乐爱好者简化他们的工作流程。 音乐处理领域涵盖了广泛的任务，从音色合成等生成任务到音乐分类等理解任务。 由于音乐数据的表现形式多样，不同平台上应用模型的适用性存在巨大差异，人们很难完全掌握这些任务来满足音乐处理的需求。 为了解决这个问题，研究人员受到近期大型语言模型（如ChatGPT等）在任务自动化方面成功的启发，构建了MusicAgent系统。 该系统不仅从Hugging Face、GitHub、Web API等各种渠道收集音乐相关工具，还建立了大语言模型支持的自动化工作流程。 这种工作流程可以自动将用户的需求分解为多个子任务并调用相应的音乐工具来完成这些任务。
Music Agent收集了丰富的音乐相关任务源和多样化的工具，并将其与大型语言模型（LLM）有效集成，以达到熟练处理复杂音乐任务的目的。
我们可以将MusicAgent比作一个精通音乐的“私人助理”。 他熟悉音乐的各个方面，能够分析用户表达的需求。 他就像一个音乐总监，指挥各种乐器（即音乐处理工具）来演奏用户心中的音乐。
MusicAgent系统的主要目标是让用户不再担心AI音乐工具的细节，让他们专注于音乐的创作方面。 该系统使用户能够自由、轻松地组合不同的工具，从而提供无缝且令人满意的音乐体验。
该系统的代码已发布在 GitHub 上，任何有兴趣的人都可以访问查看。 此外，研究人员还准备了一个简短的教学视频，可以通过链接观看，以帮助用户快速了解和使用该系统。 通过这些资源，开发者和音乐爱好者可以更轻松地将其应用到实际的音乐处理场景中。
MusicAgent由四个核心组件组成：任务规划器、工具选择器、任务执行器和响应生成器。 其中，任务规划器、工具选择器和响应生成器是基于语言模型（LLM）构建的。 当用户发出请求时，MusicAgent 会将请求分解并组织为子任务。 然后系统会为每项任务选择最合适的工具。 所选工具处理输入数据并产生预期输出。 LLM再组织输出，最终形成一个全面、高效的音乐处理系统。 介绍
研究人员最近提出了一种名为MusicAgent的专业音乐处理系统。 该系统的创建受到语言模型的启发，例如 HuggingGPT 的研究成果。 MusicAgent成功集成了一系列音乐任务处理工具，并使其能够利用大语言模型（LLM）作为中央控制器来完成复杂的音乐任务。
音乐人工智能处理领域多样化且复杂，包括创作、理解、生成、转录和检索等各种任务。 想象一下，音乐本身就像一棵参天大树，不同的树枝代表着音乐中的和弦、节奏等不同元素。 研究人员面临的挑战是如何让不同的工具协同工作，毕竟每个工具都有自己独特的功能和格式。
大规模语言模型因其在自然语言处理任务中的优异表现而备受关注，也为其他领域的技术发展提供了启发和帮助。 这些模型不仅仅是信息的载体，而且像导体一样，控制着各种领域专家模型来解决复杂的问题。
它与其他多媒体处理的区别在于，音乐处理需要考虑工具的多样性以及工具之间的协作。 这些工具可能分布在不同的平台上，例如 GitHub 上的开源项目、软件应用程序，甚至 Web API。 同时，由于音乐任务的多样性以及即使数据格式相同也可能存在音乐格式的差异（例如符号音乐和音频之间的差异），研究人员需要确保这些工具能够顺利协同工作音乐）。
MusicAgent 通过实施标准化的输入和输出格式来关注上述问题，以促进不同工具之间的无缝协作。 研究人员还精心规划了MusicAgent的框架，包括四个核心组件：任务规划器、工具选择器、任务执行器和响应生成器，并基于大型语言模型构建了其中三个组件。 当用户发出请求时，MusicAgent 可以将请求分解为子任务，为每个任务选择最合适的工具，最后生成集成结果。
MusicAgent的主要贡献包括：
总的来说，MusicAgent就像一个多功能音乐魔盒。 无论用户的需求多么复杂，该系统都可以简化处理过程，使创作和聆听音乐变得更容易、更有趣。
MusicAgent 在音乐制作和理解的框架内收集任务和工具。 它包括不同的任务，包括单模态任务和模态转换任务，例如通过歌声合成将乐谱转换为音频。
MusicAgent 概述了以下任务及其关联的示例工具：
研究人员在向读者解释这些复杂的技术概念时喜欢使用简单的类比。 例如，将LLM视为一把多功能瑞士军刀：它可以根据不同的需要转变为剪刀、刀片、镊子和其他工具。 对于MusicAgent中的任务，它可以比作一个音乐制作机器人，它可以根据不同的“指令”（即用户请求）切换到不同的“模式”或“工具”来生成音乐、理解音乐或协助音乐搜索和更多。 这些隐喻使复杂的技术变得更加生动和容易理解。
LLM后端负责以下步骤：任务规划器接收用户请求并生成解析的任务队列，工具选择器选择合适的工具，响应生成器收集工具的输出并组织响应。 音乐经纪人
研究人员开发了一个名为 MusicAgent 的综合系统，旨在通过集成额外的数据源、相关工具和任务专门化来提高大型语言模型 (LLM) 的能力并使其适应音乐领域。 该系统设计了一个由LLM支持的自主工作流程，如图所示，其中包括三个关键技能：任务规划器、工具选择器和响应生成器。 这些技能和相关的音乐工具共同构成了任务执行器，使MusicAgent成为一个能够执行多种应用程序的多功能系统。 在本节中，研究人员将深入研究该系统的不同方面，并探讨其功能和对音乐处理领域的贡献。
打个比方，MusicAgent 可以比作一支精英乐队，而任务规划器、工具选择器和响应生成器就是乐队的指挥、演奏者和发声器官。 任务规划器就像一个指挥，从用户请求中提取信息并安排要执行的任务队列； 工具选择器就像演奏者在乐队中选择不同的乐器一样，根据任务要求选择合适的工具； 而响应发生器就像是乐队中的发声器官，将各种乐器的声音整合在一起，形成和谐的乐章。 它收集工具的结果并组织响应。
在音乐生成和理解的框架内，MusicAgent 收集了各种任务和工具。 它涵盖了广泛的任务类型，不仅包括单模态任务，还包括模态转换任务，例如将乐谱转换为音频的歌声合成。 该图显示了 MusicAgent 的工作流程，其中大语言模型后端（LLM 后端）负责以下步骤：任务规划器产生解析的任务队列，工具选择器选择合适的工具，响应生成器收集工具和组织响应。
这个系统就像将数据科学家的深入知识与音乐家的艺术技巧结合起来，开启了技术与创造力融合的新时代。 这种集成方法旨在解决音乐领域的任务，并为音乐信息的处理和生成提供强有力的支持。 它不仅可以理解和生成音乐，还可以理解和处理与音乐相关的复杂任务，使技术与音乐的结合更加和谐和深入。
任务和工具集合
在最新版本的MusicAgent中，研究人员总结并提出了一系列与音乐相关的任务和代表性工具。 他们根据图表（图：框架）揭示的音乐处理流程来组织这些任务集。 除了生成任务和理解任务外，这些收集到的任务主要分为三大类：
生成任务：包括文本转音乐、歌词转旋律、歌声合成、音色迁移、伴奏生成等。此类任务支持从简单描述开始的协作音乐创作。
理解任务：音乐分类、音乐分离、歌词识别和音乐转录等任务都属于此类。 结合这些任务可以将音乐转换为符号表示并分析各种音乐属性。
辅助任务：包含网络搜索和各种音频处理工具集。 Web 搜索包括使用 Google API 的文本搜索和通过 Spotify API 的音乐搜索。 这些任务主要提供丰富的数据源，对音频/MIDI/文本数据进行基本操作，提供辅助功能。
用户和代理商的示例问答。
此外，该图（图：框架）还显示了系统中使用的三种主要数据格式的利用：i）文本，包括相关的歌词、流派或其他音乐相关属性。 ii) 乐谱，以 MIDI 文件的形式表达，描述乐谱。 iii) 音频，包括音乐声。 这些数据格式充当音乐生成、理解和处理的桥梁，就像翻译人员在不同语言之间转换信息一样。
自主工作流程
音乐代理系统（MusicAgent）由独立的工作流程和插件两部分组成。 独立工作流程是核心的大语言模型（LLM）交互部分，如图：概述，包括三个技能：任务规划器（Task Planner）、工具选择器（Tool Selector）和响应生成器（Response Generator），它们都是LLM支持的。 图：工作流程显示了这些组件如何和谐地协同工作。
任务规划器：任务规划器在将用户指令转换为结构化信息方面发挥着至关重要的作用，因为大多数现有的音乐工具只接受专门的输入。 任务规划器处理的用户输入将构成整个工作流程的主干，包括确定每个子任务及其相应的输入和输出格式，以及子任务之间的依赖关系，并创建依赖图。 利用情境学习，MusicAgent 展示了出色的任务分解性能。 研究人员在提示中提供了任务规划器的描述、支持的任务和信息结构，以及与音乐任务相关的分解的几个示例。 用户的交互历史和当前输入将替换提示中的相应内容。 通过使用Semantic KernelMicrosoft2023SK，用户可以以文本格式插入所需的任务流程，从而提高任务规划的有效性。
工具选择器：工具选择器从与特定子任务相关的开源工具中选择最合适的工具。 每个工具都与其独特的属性相关联，例如文本描述、下载次数、星级评定等。通过将这些工具属性与用户输入相结合，LLM 提供了工具的 ID 以及相应的推理，以得出其认为最合适的选择。 用户可以调整工具属性并决定LLM如何解释这些属性。 例如，用户可以突出显示下载次数，以满足不同的需求。
响应生成器：响应生成器收集执行子任务后的所有中间结果，并最终将它们编译成连贯的响应。 图：对话中的示例展示了 LLM 如何组织任务和结果以生成答案。
插件
在现代计算中，研究人员就像炼金术士一样操纵着一种名为LLM（大型语言模型）的神奇工具，其背后有一个复杂而神秘的过程。 当子任务中的所有依赖任务都完成并且所有输入数据都准备好后，LLM的后端开始将任务交付给名为任务执行器的执行者。 执行人员的工作是从输入中挑选出必要的参数。
举个简单的例子，如果把LLM看做做蛋糕的烘焙过程，那么任务执行者就像一个厨师，专心挑选食材（参数），而食材（输入数据）都是提前准备好的。
然而，在执行特定任务之前，这个工具还需要做一件事，那就是确定任务的类型。 这一点尤其重要，因为就像一个多才多艺的厨师可以烹饪各种菜肴一样，工具可以用来处理各种不同的任务。
现在，让我们切换到 MusicAgent，它是 LLM 的一个组件，专注于音乐。 想象一下，如果LLM是一个音乐家团队，那么MusicAgent就是负责保管乐器（模型参数）的经理。 它将乐器存储在称为CPU的存储室中，仅在需要演奏时将它们移动到舞台（GPU）。 这样的策略对于 GPU 显存有限的用户极为有利，可以看作是一种巧妙的资源分配：只有需要表演时才占用舞台空间，否则就安全地放置在储藏室中。 通过这种方式，MusicAgent 可以优化资源的利用率，并确保任务的顺利执行，而不会对 GPU 内存造成负担。
这种方法就像一个节俭的家庭主妇，她仔细地整理家里有限的存储空间，只在需要时才从存储中取出特定的物品，从而保持家里的整洁和高效运转。 就 MusicAgent 而言，此操作可以避免 GPU 内存耗尽，同时还能确保任务能够连贯高效地运行。
系统使用情况
研究人员提供了一份全面的指南，旨在教用户如何有效地使用 MusicAgent 工具包。 MusicAgent Toolkit 是一款专为音乐创作和编辑而设计的软件套件。 堪称音乐制作人的多功能瑞士军刀。
渐变演示示例
首先，研究人员强调了熟悉设备对于掌握 MusicAgent 的重要性。 这个过程就像一个剑客熟悉他的剑一样。 用户需要首先了解工具包中的每个模块和功能，包括音序器、音频编辑器、调音台等，就像了解一把剑的每一寸长度和重量一样。
其次，研究人员建议用户通过实践来学习，就像将费曼技术应用到音乐制作中一样——反复试验、不断修正，就像练习击剑动作一样，最终达到熟练使用各种功能的目的。 程度。 例如，使用音序器创建旋律就像用笔在纸上写字母组合一样。 初学者可能写得比较慢，但是随着经验的积累，写起来会越来越流畅。
研究人员还建议，通过模仿经典案例研究可以加快掌握工具集的过程。 就像武术大师将简单的拳法组合成复杂的套路一样——通过分析和复制经典的音乐编曲和混音技巧，用户可以逐渐掌握音乐修改技巧。
最后，研究人员提醒用户随时记录和分享自己的工作流程和创作灵感。 这与科学家在进行实验时记录实验数据和过程一样重要。 这不仅可以帮助用户回顾和改进自己的创作，还可以与其他用户交流经验，共同进步。
综上所述，MusicAgent工具包是一个强大的音乐制作伙伴，而研究人员提供的指南就像一张探索音乐世界的地图，指导用户如何有效控制这把“音乐剑”，创作出优美的旋律。 通过熟练使用这套工具，每个用户都有机会成为音乐领域的大师。
代码使用
研究人员发现他们可以通过三种不同的方式使用该系统：按照 GitHub 上的说明运行系统； 将其作为模块集成到自己的代码中； 或使用命令行进行更高级的使用。 此方法允许用户添加自定义工具。 如清单：用法所示，用户可以添加自定义任务类型、更新工具属性以及为每个子任务设计提示，这可以增强对特定任务的支持。 需要注意的是，将提示嵌入历史记录只是一个临时操作，如果上下文超出限制，可能会出现重叠。 如果想永久保存，建议直接在代码中添加提示。
打个比方，整个过程可以想象为乐团指挥（用户）使用智能助手（系统）。 以下是研究人员的简化解释：
1、研究人员首先“指挥”乐团进行热身，即初始化音乐代理（MusicAgent）。 这相当于为乐队成员（代码）提供乐谱和表演指南。
from agent import MusicAgent
music_agent = MusicAgent(CONFIG_PATH)2. 然后，他们可以根据所需的曲目（任务）添加仪器（工具）或调整仪器配置。 这意味着使乐队成员或他们的专业知识适应特定音乐作品的需求。
music_agent.task_map[MY_TASK].append(MY_TOOL)
music_agent.pipelines.append(MY_TOOL_CLASS)
# 更新提示语
music_agent._init_task_context()
music_agent._init_tool_context()3. 然后，指挥可以详细指导每位音乐家如何演奏（更新工具的信息），例如告诉他们应该开多大声或情绪有多强烈。
music_agent.update_tool_attributes(
MY_TOOL, "stars":..,"likes":..)
music_agent._init_tool_context()4、指挥可能会根据乐队（系统）的现场反应（历史记录）进行调整并给出新的指示（更新提示框），但如果没有记录在乐谱上（代码中），这些指示可能会忙碌时迷失场景被遗忘或掩盖。
music_agent.task_context["history"] +=
"MY CUSTOM prompt"5.最后，当一切准备就绪后，指挥可以与乐团互动并对他们说：“让我们开始演奏吧……”（与经纪人聊天）。 这就像给乐队指示开始，期待美妙的旋律。
music_agent.chat("Generate a song...")这样，不仅使技术操作更加直观、易懂，而且可以帮助研究人员理解他们与系统之间的交互就像一场音乐会的精心准备和执行过程。
演示用法
研究人员设计了一个名为 MusicAgent 的系统，允许用户通过命令行界面对其进行操作。 除了这种传统的方法之外，研究人员还提供了一种更直观的方式来体验该系统，即通过Gradio演示。 Gradio 演示是一个用户友好的界面，类似于现代的“音乐实验台”，用户可以在其中进行实验并直观地看到每个步骤的效果。 但是新纪元软件教程，在使用此在线演示之前，用户需要拥有 OpenAI 访问令牌。
在Gradio演示中，用户可以直接上传音频文件，系统将对其进行处理并显示处理过程中产生的每个中间结果。 这个过程就像观看电影剪辑师在剪辑台前工作一样。 用户可以清楚地看到从音频上传到最终处理结果的每个环节。 而这些链接就像电影中的每个场景一样，一一显示在界面上，就像研究论文中的图片：Fig: Gradio 所示。
MusicAgent系统有一个重要的内置功能，称为“上下文截断”。 这个功能有点像我们写作时的草稿删除——它可以防止系统过度依赖以前的交互历史，确保每个音乐生成都是新鲜且独立的。 虽然这个功能存在，但如果用户想要开始一个全新的交互，完全不受之前操作的影响，他们也可以手动清除Gradio界面中与大语言模型（LLM）的所有交互历史记录，这就像给音乐代理一样一个全新的开始，清除所有记忆新纪元软件教程，确保每次互动都保持清晰、无干扰。
结论
研究人员最近设计了一种名为 MusicAgent 的自主代理，它在音乐领域发挥着重要作用。 MusicAgent可以看作是一个辅助工具，可以自动分析开发者或听众的需求并选择合适的工具来解决问题。 如果把音乐制作比作一场烹饪比赛，那么MusicAgent就是一个智能助手，可以根据菜单推荐最好的烹饪工具。
这个系统并不是孤立存在的，而是结合了许多不同来源的音乐相关工具（例如拥抱AI社区的Hugging Face、程序开发平台GitHub、互联网搜索等）。 想象一下，有一个工具箱，里面收集了来自世界各地的许多不同功能的工具。 MusicAgent就像专家一样，可以立即找到您需要的工具。
为了更好地适应音乐任务并允许用户根据需要扩展工具集，研究人员调整了自主工作流程以增强其与音乐任务的兼容性。 这就像更新工具箱中的工具，以便它们更好地处理复杂的菜肴。
展望未来，研究人员希望将更多与音乐相关的功能集成到MusicAgent中，这可能意味着MusicAgent将变得更加通用，不仅能够推荐工具，还可以自行执行更复杂的音乐制作任务。 这样，无论你是音乐制作的新手还是老手，都可以得到这个智能助手的帮助，获得更加高效、更有创意的音乐创作过程。
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