DeWave的训练流程主要分为三个阶段:1)自监督编码器预训练(仅原始EEG脑磁波),这一阶段会先训练一个脑电波自编码模型,输入原始EEG波形,通过重建实现自监督。这样可以提取有用的时域和频域特征。
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CoMoSVC实现歌声转换的过程包括几个关键步骤。首先,它设计了一个基于扩散的教师模型,通过学习大量的歌声数据,这个模型能够理解和模仿不同歌手的声音特征。接着,利用自我一致性属性,CoMoSVC进一步提炼出一个学生模型,简化了模型结构,以便于快速有效地进行声音转换。
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除了可以从文字生成音乐外,它还支持图像、视频和音频生成音乐,并且还可以编辑已有的音乐。该项目利用了MERT等编码器进行音乐理解,ViT进行图像理解,ViViT进行视频理解,并使用MusicGen/AudioLDM2模型作为音乐生成模型(音乐解码器)。用户可以轻松移除或替换特定乐器,调整音乐的节奏和速度。这使得用户能够创造出符合其独特创意的音乐作品。