本文經AI新媒體量子位（公眾號ID:QbitAI）授權轉載，轉載請聯系出處。

聽一遍曲子，就能知道樂譜，還能馬上演奏，而且還掌握“十八般樂器”，鋼琴、小提琴、吉他等都不在話下。

這就不是人類音樂大師，而是谷歌推出的“多任務多音軌”音樂轉音符模型MT3。

首先需要解釋一下什么是多任務多音軌。

通常一首曲子是有多種樂器合奏而來，每個樂曲就是一個音軌，而多任務就是同時將不同音軌的樂譜同時還原出來。

谷歌已將該論文投給ICLR 2022。

還原多音軌樂譜

相比于自動語音識別 (ASR) ，自動音樂轉錄 (AMT) 的難度要大得多，因為后者既要同時轉錄多個樂器，還要保留精細的音高和時間信息。

多音軌的自動音樂轉錄數據集更是“低資源”的。現有的開源音樂轉錄數據集一般只包含一到幾百小時的音頻，相比語音數據集動輒幾千上萬小時的市場，算是很少了。

先前的音樂轉錄主要集中在特定于任務的架構上，針對每個任務的各種樂器量身定制。

因此，作者受到低資源NLP任務遷移學習的啟發，證明了通用Transformer模型可以執行多任務 AMT，并顯著提高了低資源樂器的性能。

作者使用單一的通用Transformer架構T5，而且是T5“小”模型，其中包含大約6000萬個參數。

該模型在編碼器和解碼器中使用了一系列標準的Transformer自注意力“塊”。為了產生輸出標記序列，該模型使用貪婪自回歸解碼：輸入一個輸入序列，將預測出下一個出現概率最高的輸出標記附加到該序列中，并重復該過程直到結束 。

MT3使用梅爾頻譜圖作為輸入。對于輸出，作者構建了一個受MIDI規范啟發的token詞匯，稱為“類MIDI”。

生成的樂譜通過開源軟件FluidSynth渲染成音頻。

此外，還要解決不同樂曲數據集不平衡和架構不同問題。

作者定義的通用輸出token還允許模型同時在多個數據集的混合上進行訓練，類似于用多語言翻譯模型同時訓練幾種語言。

這種方法不僅簡化了模型設計和訓練，而且增加了模型可用訓練數據的數量和多樣性。

實際效果

在所有指標和所有數據集上，MT3始終優于基線。

訓練期間的數據集混合，相比單個數據集訓練有很大的性能提升，特別是對于 GuitarSet、MusicNet 和 URMP 等“低資源”數據集。

最近，谷歌團隊也放出了MT3的源代碼，并在Hugging Face上放出了試玩Demo。

不過由于轉換音頻需要GPU資源，在Hugging Face上，建議各位將在Colab上運行Jupyter Notebook。

論文地址：
https://arxiv.org/abs/2111.03017

源代碼：
https://github.com/magenta/mt3

Demo地址：
https://huggingface.co/spaces/akhaliq/MT3