musiclm-universe

[minimum-generated-pig]

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项目简介

随着大语言模型（LLM）的快速发展，音乐生成大模型（Music Large Model, MusicLM） 正在成为 AI 创作领域的重要分支。

MusicLM 将音乐视为一种“语言”，通过 Transformer 等架构对音乐进行建模，实现作曲、续写、风格迁移、文本生成音乐等能力。同时，MusicLM 正在迅速演进，从早期的符号音乐（MIDI）建模，逐步走向 端到端的纯音频（waveform）生成。

以 MusicLM、MusicGen、AudioLM、Stable Audio 等模型为代表，当前主流音乐生成系统已经可以直接从“文本 → 音频波形”，实现：Text-to-Music、音乐续写与变奏、风格和情绪控制、音频合成。然而，目前关于 MusicLM 的学习资料存在以下问题：论文以及实现分散，新手难以上手；缺乏从“原理 → 实现 → 应用”的一体化教程。

MusicLM-universe 旨在提供一个从原理到应用的完整学习路径，从零理解 MusicLM 的原理，并实现一个可运行的 Mini Audio MusicLM。

教程将会主要包括：
🎵 理解音频是如何被离散化并建模的
🧠 掌握音频 Transformer 的核心思想
🏗️ 从零实现一个 Mini MusicLM
🎶 体验文本控制音乐生成
🚀 构建一个端到端的音乐生成 Demo（Web）

立项理由

目前关于 MusicLM 的学习资料存在以下问题：论文以及实现分散，新手难以上手；缺乏从“原理 → 实现 → 应用”的一体化教程。

MusicLM-universe 旨在提供一个从原理到应用的完整学习路径，从零理解 MusicLM 的原理，并实现一个可运行的 Mini Audio MusicLM。

项目受众

本科生 / 研究生
对 AI 音乐生成 / 音频生成模型 感兴趣的开发者
具备基本 Python / 深度学习基础的 AI 爱好者
（不需要音乐专业背景）

项目亮点

MusicLM-universe 是一个面向音乐生成大模型的学习与实践项目，以当前主流的 MusicLM（AudioLM）路线为核心。

与仅包含模型调用或论文解读的教程不同，MusicLM-universe 强调从零实现。项目将包括 Neural Codec、Audio Tokenizer、音乐生成模型、文本条件控制 等模块，并逐步搭建一个可运行的 Mini MusicLM，帮助学习者真正理解音乐生成模型的内部机制。

此外，MusicLM-universe 结合前沿工作，对 MusicLM、MusicGen、Diffrhythm2 等代表性模型进行结构分析与对比，帮助读者建立清晰的理解。最终，项目还将实现一个端到端的 Text-to-Music Web Demo，可交互应用，适合作为学习和二次开发的基础框架。

项目规划

1.内容
第 1 章 音乐生成模型概述
第 2 章 音乐数据表示
2.1 音频信号基础
2.2 声学特征：Mel-Spectrogram
2.3 Tokenizer：Neural Codec
2.4 audio to token
第 3 章 Music Transformer 解析
第 4 章 主流音乐大模型介绍与调用
4.1 MusicLM
4.2 MusicGen
4.3 diffrhythm2
4.4 ACE-Step
第 5 章 从零实现一个 Mini Audio MusicLM
5.1 音频 Tokenizer
5.2 音频 Embedding 与时间建模
5.3 Transformer 在音频生成中的实现
5.4 文本条件控制
5.5 训练一个 Mini MusicLM
5.6 音频生成与可视化
第 6 章 Music Generation 学习路线
6.1 The sound of AI on YouTube
6.2 Survey of Music Technology on Bilibili

2..各章节预估完成日期
第 4 章 1/31/2026
第 5 章 2/15/2026

3.可预见的困难
数据集获取问题：现有数据集可能较少；
计算资源限制：音频生成模型需算力和存储导致完整复现大模型可能存在困难，需要通过 Mini 版本解决。

已完成内容

https://github.com/minimum-generated-pig/musiclm-universe

❗❗❗注意事项❗❗❗：为了便于我们跟你取得联系，请务必加我们的微信：at-Sm1les（备注你来自于项目立项即可），发起立项申请后DOPMC成员将会在7天内给出审核意见并评论在该Issue，若7天内无反对意见则默认立项通过，如有任何疑问或者需要帮助均可随时联系微信：at-Sm1les

• 我已知悉上述注意事项并添加了微信：at-Sm1les

[KMnO4-zx]

内容大纲是挺不错的。
但是目前的完成度有点低，内容量有些少，已完成的大部分内容是直接把outline给大模型，然后大模型写的内容，作者做了润色修改嘛？感觉有点AI的味（较重）。
建议：不通过。大纲感觉不错，但内容还需要作者再好好思考一下～（可以用AI，但不要全文都是AI）

[jjyaoao]

大纲看起来非常有潜力，角度非常新颖会有对应的受众群体。
我看了一下内容，现在每一章会介绍很多零散的知识点，有没有想过对每个知识点都做一个用例，或者加入一些实例具体解释一下（或者相关的代码演示，比如在计算机里mel谱是怎么表示的？），而不是只讲定义概念。

另外在内容上，如果是从零构建LM跑通的话，推荐加入数据集部分的实例，然后从数据处理，到传入tokenizer，传入模型这些，串起来完成一个case的形式会更直观利于学习。

[logan-zou]

角度和思路很好，我个人很期待 MusicLM 的教程。但是提几点建议：

1. 从目前的大纲来看，最出色也最独特的部分在第 5章，也是全书难度最大的部分，但是目前这一部分还没有系统的代码实现，建议这一块提升一下完成度，会比理论部分写的更加重要；
2. 同上，理论部分的内容希望避免这样的过度结构化，教程还是得要流畅和循循善诱的语言，避免过度 AI 写作
3. 考虑一下目标群体的问题，如果是面向有 LLM 基础的读者，需要在 readme 进行说明，同时在内容讲述过程中多点出一些 MusicLM 和目前纯文本 LLM 的差异点；如果是面向仅有深度学习基础的读者，需要考虑没有掌握 LLM、Transformer 等基础理论等读者的情况
   综上，目前建议是再进行一部分修改和完善，尤其是第 5 章的代码实现。

[minimum-generated-pig]

收到大家建议~我会进行修改内容。