# ChatMusician – 可理解和生成音乐的大模型

- Link: https://paooo.com/aigc-news/28170/
- Published: 2026-07-10T05:11:14+08:00
- Author: Prompt 语宙研究院

## ChatMusician是什么

ChatMusician是由Multimodal Art Projection Research Community、Skywork AI和香港科技
大学的研究人员推出的，一个开源的用于理解和[生成音乐](https://ai-bot.cn/best-ai-music-generators/)
的大型语言模型。该模型基于 LLaMA2 模型持续预训练和微调开发，使用 ABC 记谱法（一种
与文本兼容的音乐表示法）来处理音乐，将音乐视为一种语言。ChatMusician的独特之处在于
它能够在不依赖外部多模态神经结构或分词器的情况下，仅使用纯文本分词器来理解和创作
音乐。

阅读目录

 * [ChatMusician是什么](https://paooo.com/aigc-news/28170/#chatmusician%e6%98%af%e4%bb%80%e4%b9%88)
 * [ChatMusician的主要功能](https://paooo.com/aigc-news/28170/#chatmusician%e7%9a%84%e4%b8%bb%e8%a6%81%e5%8a%9f%e8%83%bd)
 * [ChatMusician的技术原理](https://paooo.com/aigc-news/28170/#chatmusician%e7%9a%84%e6%8a%80%e6%9c%af%e5%8e%9f%e7%90%86)

![ChatMusician](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/07/chatmusician-llm-1.
avif)

 * 官方项目主页：[https://shanghaicannon.github.io/ChatMusician/](https://shanghaicannon.github.io/ChatMusician/)
 * arXiv研究论文：[https://arxiv.org/abs/2402.16153](https://arxiv.org/abs/2402.16153)

## ChatMusician的主要功能

 * **音乐理解和分析**：
    - **音乐理论问题回答**：ChatMusician能够回答关于音乐理论的复杂问题，这些问题
      可能涉及和弦、旋律、节奏、音乐形式等。
    - **音乐形式分析**：模型能够识别和分析音乐作品的结构，如二部、三部曲式等。
    - **音乐动机提取**：ChatMusician可以从音乐作品中提取主要的音乐动机，并理解其
      在作品中的作用。
 * **音乐生成和创作**：
    - **和弦创作**：根据给定的和弦序列，ChatMusician能够创作出流畅的和弦进行。
    - **旋律创作**：模型能够基于给定的和弦或音乐形式创作旋律。
    - **音乐形式创作**：ChatMusician能够创作具有特定音乐形式（如奏鸣曲式、回旋曲
      式等）的音乐作品。
    - **音乐风格模仿**：模型能够模仿特定音乐家的风格，如巴赫风格，创作新的音乐作品。
 * **音乐与文本的交互**：
    - **音乐知识问答**：ChatMusician能够理解和回答关于音乐知识的提问，如音乐术语、
      历史、乐器特性等。
    - **音乐创作指导**：模型可以提供音乐创作过程中的指导，如建议和弦进行、旋律发展
      等。

![ChatMusician生成巴赫风格的音乐](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/07/bach-
music-generation.avif)

## ChatMusician的技术原理

 * **大语言模型（LLM）**：ChatMusician 基于如 LLaMA2 这样的大型预训练模型，这些模型
   通过在大量文本数据上进行预训练，学习语言的结构、语法和语义。
 * **音乐表示法（ABC Notation）**：为了使模型能够处理音乐数据，ChatMusician 使用
   ABC 记谱法，这是一种将音乐符号转换为文本格式的记谱系统。ABC 记谱法的文本表示法
   允许音乐数据以类似于自然语言文本的形式输入到模型中，使得模型能够利用其在文本处理
   上的能力来理解和生成音乐。
 * ![常见的音乐表示方法](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/07/music-representation-
   methods.avif)
 * 常见的音乐表示方法
 * **持续预训练和微调**：在预训练阶段，模型在多样化的文本数据集上学习语言的通用表示。
   在微调阶段，模型在特定的音乐任务上进行训练，以适应音乐理解和生成的需求，包括处理
   音乐理论知识、和弦进行、旋律创作等。
 * **多任务学习**：ChatMusician 通过多任务学习（MTL）来同时处理音乐理解和音乐生成
   任务，允许模型在不同任务之间共享知识，提高整体性能。
 * **音乐理论基准测试**：为了评估模型在音乐理解方面的能力，研究者们开发了 MusicTheoryBench，
   一个专门针对音乐理论问题的基准测试。通过这个基准测试，ChatMusician 的音乐理解
   能力得到了验证，特别是在音乐知识、音乐推理和音乐形式分析方面。
 * **数据集构建**：为了训练和评估 ChatMusician，研究者们构建了专门的音乐-语言语料
   库 MusicPile，以及 MusicTheoryBench 音乐理解基准测试。这些数据集包含了音乐知识
   问答对、音乐记谱、音乐摘要等，为模型提供了丰富的音乐和语言信息。

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paooo.com Research）专注于前沿多模态大模型架构拆解、AI Agent 工作流评测、AIGC 提示
词工程（Prompt Engineering）与全球高增长 AI 生产力工具实测追踪，致力于为中文开发
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