香港科技大学：开源AI音乐家YuE可创作完整歌曲

更新时间：2025-08-02 06:57  浏览量：1

这项由香港科技大学和多模态艺术投影研究团队（MAP）联合开发的开源音乐生成模型YuE（乐）于2025年1月28日在arXiv平台发表，论文标题为《YuE: Scaling Open Foundation Models for Long-Form Music Generation》。研究团队的核心成员包括香港科技大学的袁瑞斌、林翰丰等研究者，以及来自Moonshot.ai、Queen Mary University of London等多个机构的合作者。感兴趣的读者可以通过arXiv:2503.08638或项目主页https://map-yue.github.io/获取完整论文和演示内容。

在音乐创作这个充满艺术灵感的领域，人工智能正在掀起一场前所未有的革命。长期以来，虽然AI能够生成短小的音乐片段，但要创作出一首完整的、有歌词有旋律的流行歌曲，仍然是个看似不可能完成的任务。现在，香港科技大学的研究团队带来了一个令人兴奋的突破——他们开发出了名为YuE的AI音乐创作系统，这个系统不仅能够根据歌词创作出长达五分钟的完整歌曲，还能在保持歌词准确性的同时，生成富有表现力的人声和精美的伴奏。

YuE的出现意义重大，因为它是第一个真正意义上的开源长篇歌曲生成模型。此前，虽然像Suno、Udio这样的商业系统已经能够生成相当不错的歌曲，但它们的技术细节完全保密，研究人员和普通用户都无法了解其工作原理，更无法在此基础上进行改进和创新。YuE的开源特性意味着全世界的研究者都可以使用、研究和改进这项技术，这将极大加速AI音乐生成技术的发展。

研究团队基于大型语言模型LLaMA2架构，使用了数万亿个训练数据来训练YuE。这个模型的训练数据包含了70,000小时的语音数据和650,000小时的音乐数据，其中10%的音乐数据配有对应歌词。如此庞大的数据量让YuE学会了如何理解语言和音乐之间的复杂关系，就像一个音乐家经过了数十年的学习和练习一样。

更令人印象深刻的是，YuE在多项评测中的表现已经能够与商业系统相媲美，甚至在某些方面超越了它们。在人工评估中，YuE在音乐性、声音灵活性和生成时长等方面都表现出色。特别值得一提的是，YuE生成的歌曲平均长度约为五分钟，这在AI音乐生成领域是一个显著的突破，因为大多数现有系统只能生成30秒左右的短片段。

**一、核心技术架构：两阶段生成的精妙设计**

要理解YuE如何工作，我们可以把它想象成一个两阶段的音乐制作工厂。就像真实的音乐制作过程一样，YuE也分为两个主要阶段来完成从歌词到完整歌曲的转换。

第一阶段被称为"音乐语言建模"阶段，这就像是音乐制作中的编曲和录音阶段。在这个阶段，YuE接收歌词和风格指示，然后生成歌曲的基本框架，包括人声旋律和伴奏的基本结构。这个阶段使用的是一个5亿到70亿参数规模的语言模型，它已经学习了大量的音乐知识，知道什么样的歌词应该配什么样的旋律，什么样的风格需要什么样的伴奏。

第二阶段被称为"残差建模"阶段，这就像是音乐制作中的混音和母带处理阶段。在这个阶段，一个10亿参数的语言模型会接收第一阶段的输出，然后添加更多的音频细节，让声音变得更加丰富和真实。这包括增加更多的音频频率成分、改善音质、让人声听起来更自然等等。

这种两阶段的设计非常巧妙，因为它模仿了人类音乐制作的自然流程。第一阶段专注于创意和结构，第二阶段专注于技术和细节。这样的分工不仅提高了生成质量，还大大提升了计算效率。

整个系统的音频处理基于一种称为X-Codec的音频编码器。这个编码器的作用就像是音乐和计算机之间的翻译器，它能够将音频波形转换成计算机可以理解的数字序列，同时保留音乐的语义信息。X-Codec特别之处在于它融合了语义信息和声学信息，既能保持音乐的含义准确传达，又能保证音质的清晰度。

在文本处理方面，YuE使用LLaMA分词器来处理歌词、风格标签和结构信息。这个分词器能够理解不同语言的文本，支持多语言歌曲生成。系统还引入了多种特殊标记来标识不同的内容类型，比如标识音频开始的``标记和标识音频结束的``标记等。

**二、轨道解耦：解决音乐生成的根本难题**

传统的音乐生成面临一个根本性挑战：音乐不像语音那样单纯，它包含了人声和各种乐器的复杂混合。当AI试图同时处理这些不同的音频成分时，往往会出现"顾此失彼"的问题——要么人声不清楚，要么伴奏太嘈杂，很难达到理想的平衡。

YuE的研究团队通过深入分析发现了问题的根源。他们发现，当音乐中伴奏过于强烈时，AI系统很容易"听不清"歌词，导致生成的歌曲与原本的歌词内容不符。这就像在嘈杂的酒吧里试图听清楚朋友说话一样困难。研究团队通过测量不同音乐风格中的"语言信息丢失率"发现，在金属音乐这样伴奏较重的风格中，信息丢失率可以高达25%，而在说唱音乐这样人声突出的风格中，丢失率只有大约15%。

为了解决这个问题，研究团队提出了"轨道解耦次词预测"技术。这个技术的基本思路是将人声和伴奏分开处理，就像录音室里分轨录音一样。在每个时间点上，系统不是预测一个混合的音频信号，而是同时预测两个分离的信号：一个是人声信号，一个是伴奏信号。

具体来说，传统方法会预测一个序列：音频1、音频2、音频3...每个音频包含了所有的声音成分。而YuE的方法预测的序列是：人声1、伴奏1、人声2、伴奏2、人声3、伴奏3...这样，系统可以独立地关注人声的清晰度和伴奏的丰富性，最后再将它们合成在一起。

这种方法带来了多重好处。首先，它显著提高了歌词的准确性，因为系统可以专门关注人声轨道，不会被伴奏干扰。其次，它使得生成的音乐具有更好的层次感，人声和伴奏各自保持了应有的特色。第三，这种方法还为后续的音频处理提供了便利，比如可以单独调整人声音量或者替换伴奏等。

实验结果证明了这种方法的有效性。使用轨道解耦技术训练的模型在训练过程中达到了更低的损失值，这意味着模型学习得更好。同时，在各种音乐风格的测试中，新方法都表现出了更强的歌词跟随能力，即使在像金属音乐这样的挑战性风格中也是如此。

**三、结构化渐进条件生成：让AI学会创作完整歌曲**

创作一首完整的歌曲不仅仅是简单地将歌词转换成音频，它需要理解歌曲的整体结构。一首典型的流行歌曲通常包含前奏、主歌、副歌、桥段、尾奏等不同部分，每个部分都有其特定的功能和情感表达。对于AI来说，如何理解和生成这样复杂的结构化内容是一个巨大的挑战。

研究团队发现，简单地将歌词输入给AI系统并不能得到理想的结果。当歌词很长时，AI往往会在生成过程中"忘记"最初的指示，导致后面生成的内容与前面不一致，或者完全偏离了原始歌词的意图。这个问题的根源在于现有语言模型中广泛使用的旋转位置编码（RoPE）存在长期衰减特性。简单来说，就是当文本很长时，模型对开头内容的"记忆"会逐渐减弱。

为了解决这个问题，研究团队开发了"结构化渐进条件生成"技术，他们将其简称为CoT（Chain-of-Thought的缩写）。这个技术的核心思想是利用音乐本身的结构特性，将一首长歌曲分解成多个较短的段落，然后逐段生成。

具体的工作流程是这样的：首先，系统会自动分析歌曲的结构，识别出不同的段落（如主歌1、副歌1、主歌2、副歌2等）。然后，系统会为每个段落生成一个包含段落标签、对应歌词和音频的完整单元。在生成过程中，系统会在文本和音频之间交替进行，始终保持对当前段落任务的清晰认识。

这种方法的优势是显而易见的。通过将长任务分解成多个短任务，系统可以在每个段落中保持高度的专注力和准确性。同时，段落标签的使用还帮助系统理解不同部分的功能，比如副歌应该更加朗朗上口，桥段应该提供情感转折等。

研究团队通过一个巧妙的实验验证了这种方法的有效性。他们比较了几种不同的长文本处理方法：传统的文本前置方法、课程学习方法、调整位置编码基数的方法，以及他们提出的CoT方法。结果显示，CoT方法在各个时间段都保持了最低的词错误率，即使在150秒的长音频中，错误率也控制在20%左右，而其他方法的错误率则高达60-80%。

这个技术不仅解决了长度问题，还为AI音乐生成引入了结构意识。生成的歌曲不再是简单的音频流，而是具有明确结构和层次的艺术作品。这让YuE生成的音乐更接近人类作曲家的创作水平。

**四、音乐情境学习：让AI具备风格转换的神奇能力**

除了基本的歌词转音乐功能，YuE还具备一项令人惊叹的能力：音乐情境学习。这个功能就像是给AI提供了一个音乐"样本"，让它能够学习和模仿特定的风格、音色或者演唱方式。

传统的语音情境学习通常采用连续的方式：先播放参考文本，然后播放参考音频，最后生成目标文本对应的音频。但研究团队发现，这种方法在音乐领域存在三个主要问题。首先，它要求必须提供参考音频对应的歌词，但很多时候我们只有音乐没有歌词。其次，这种方法是单向的，只能从给定的参考继续创作，缺乏灵活性。第三，这种强耦合的方式容易导致AI直接复制参考音频，而不是学习其风格特征。

YuE的研究团队重新设计了音乐情境学习的方式。他们的方法更加灵活，可以支持单轨模式（只提供伴奏或只提供人声）和双轨模式（同时提供人声和伴奏）。更重要的是，他们引入了"延迟激活策略"，确保AI学习的是音乐风格而不是直接复制。

延迟激活策略的工作原理很巧妙。在训练的早期阶段，系统完全不使用情境学习数据，而是专注于学习基本的音乐生成能力。只有当模型已经具备了一定的创作能力后，才在训练的最后阶段引入少量的情境学习数据。这样做的好处是避免了"快捷学习"问题，即AI过度依赖参考音频而失去创新能力。

通过这种方法训练出来的YuE展现出了惊人的风格转换能力。比如，你可以给它提供一首日本城市流行音乐的片段，然后让它用英语说唱的风格重新演绎同样的歌词。AI会保留原曲的伴奏特色，但将人声风格完全转换成说唱，甚至可以改变歌手的性别。这种能力为音乐创作开辟了全新的可能性。

情境学习功能还支持双向生成，意思是你可以从歌曲的任何一个片段开始，让AI向前或向后扩展。比如，如果你有一段很棒的副歌，AI可以为它创作主歌和桥段；如果你有一个动人的开头，AI可以发展出完整的歌曲结构。

实验结果显示，使用情境学习生成的音乐在音乐性评分中获得了79%的胜率，远远超过了不使用情境学习的37%胜率。这表明情境学习确实能够显著提升生成音乐的质量和吸引力。

**五、多任务多阶段训练：让AI成为全能音乐家**

训练一个能够生成高质量音乐的AI系统绝非易事，它需要掌握多种不同但相关的技能。YuE的训练过程就像培养一个全能音乐家一样，需要让它同时学会语言理解、音乐创作、声音合成等多种技能。

研究团队将训练过程分为四个阶段，每个阶段都有其特定的目标和重点。这种渐进式的训练方法确保了模型能够稳步提升，避免了"学了新的忘了旧的"问题。

第一阶段是"热身阶段"，在这个阶段，YuE主要学习基础的音乐生成能力。训练数据主要包括英语和中文的高质量音乐，总共使用了280亿个训练标记。在这个阶段，系统学会了基本的音符生成、简单的旋律创作等基础技能。为了节省计算资源，这个阶段使用较短的上下文长度（8192个标记，大约相当于163秒的音乐）。

第二阶段是"稳定学习阶段"，训练数据扩展到1万亿个标记，并引入了更多语言的数据。在这个阶段，YuE学会了处理不同语言的歌词，理解不同文化背景的音乐风格。为了防止训练过程中的分布偏移问题，研究团队采用了2:1的新旧数据混合比例。

第三阶段是"上下文扩展阶段"，将上下文长度扩展到16384个标记，让YuE能够处理更长的音乐片段。这个阶段移除了单轨无条件数据，专注于提升模型处理长序列的能力。额外训练了750亿个标记后，YuE获得了处理长篇音乐的能力。

第四阶段是"精调阶段"，这是整个训练过程的关键阶段。在这个阶段，研究团队引入了更严格的控制信号，包括参考音频（情境学习）、性别标签、音色标签等。学习率采用余弦退火方式从原来的3×10^-4逐渐降低到3×10^-5。虽然这个阶段只使用了400亿个标记（约占总计算预算的2%），但却成功激活了所有高级控制功能。

在多任务学习方面，YuE同时学习四种不同的任务。第一种是文本转语音（TTS），这帮助模型理解语言和声音之间的对应关系。虽然语音数据相对较短，但研究团队通过序列连接的方式将多个短语音片段组合成长序列，确保与音乐数据的长度匹配。

第二种是音乐生成任务，这是训练数据的主体部分。研究团队使用Qwen2-Audio模型为所有音乐添加了开放词汇的标签，包括风格、乐器、情绪等信息。40%的音乐数据被分离成人声和伴奏的双轨格式，为轨道解耦训练提供了数据基础。

第三种是歌词转歌曲任务，这是YuE的核心功能。由于高质量的歌词-音频配对数据相对稀缺，研究团队实施了严格的过滤策略，最终只保留了约10%的匹配数据。尽管数据量有限，但通过CoT设计和TTS辅助任务的帮助，模型仍然获得了良好的歌词跟随能力。

第四种是情境学习任务，在精调阶段引入。研究团队从高质量数据中采样了20-40秒的参考片段，并创建了包括人声情境学习、伴奏情境学习、混合情境学习和双轨情境学习在内的多种变体。

整个训练过程消耗了巨大的计算资源。Stage-1模型的训练使用了16到512块NVIDIA H800 GPU，根据模型规模的不同进行调整。训练过程中保持了768的全局批次大小，使用Adam优化器，梯度裁剪设置为1.0，权重衰减为0.1。这样的规模和复杂度在当前的AI音乐生成领域是前所未有的。

**六、性能评估：与商业系统正面较量**

为了验证YuE的实际性能，研究团队进行了全面的评估，包括人工评估和自动评估两个方面。评估的对象包括四个主要的商业音乐生成系统：Suno V4、Udio、Hailuo和Tiangong。这些系统都是目前市场上表现最好的产品，因此与它们的比较具有很强的说服力。

人工评估邀请了40名研究人员参与，其中包括12名语音/音乐AI专家和7名受过训练的音乐家。为了保证评估的客观性，所有评估者都没有参与YuE的开发工作。评估采用了A/B测试的形式，每个评估者需要在两个系统生成的音乐之间做出选择。

评估的维度非常全面，包括整体音乐性、人声质量、伴奏质量、音乐编排、旋律吸引力、人声伴奏匹配度、歌曲结构清晰度、歌词跟随准确性、风格控制能力、乐器和人声配置控制能力、情感表现力以及节拍和节奏控制等12个方面。

结果显示，YuE在多个方面表现出色。在整体比较中，YuE与Tiangong和Udio达到了基本持平的水平，明显超越了Hailuo，但仍然落后于目前表现最好的Suno V4。具体来说，YuE对Tiangong的胜率为41.9%，对Udio的胜率为46.5%，对Hailuo的胜率为71.4%，对Suno V4的胜率为16.3%。

在详细的音乐性分析中，YuE展现出了独特的优势。在音乐结构和音乐编排方面，YuE表现尤为突出，这体现了CoT技术在处理长篇音乐结构方面的优势。然而，在人声和伴奏的声音质量方面，YuE还有改进空间，这主要是由于当前音频编码器的限制。

在可控性评估中，YuE在风格控制、乐器配置和情感表达方面表现优秀，显示出良好的指令跟随能力。这得益于多任务训练和情境学习技术的应用。

自动评估提供了更多量化的指标。在人声灵活性方面，YuE生成的歌曲平均音域约为27个半音，与顶级商业系统Suno V4相当，远超其他系统。在生成时长方面，YuE的表现最为突出，能够生成长达5分钟的完整歌曲，而大多数其他系统的生成时长都在2-3分钟左右。

在分布匹配指标方面，YuE获得了最低的KL散度（0.372），显著优于其他系统，表明其生成的音乐更接近真实音乐的分布。在音频质量指标FAD方面，虽然Udio表现最好（1.222），但YuE的得分（1.624）也在可接受范围内。

特别值得注意的是音频-文本对齐评估的结果。使用传统的CLAP评分时，YuE的表现（0.118）似乎不佳，但使用更新的CLaMP 3评分时，YuE获得了最高分（0.240）。这个差异很好地说明了评估指标的重要性，也表明传统的评估方法可能不适合评估音乐生成任务。

研究团队还进行了有趣的相关性分析，发现人声音域与人工评估的音乐性和整体偏好有很强的相关性（相关系数超过0.85）。这表明人声的表现力是影响音乐质量感知的关键因素。

**七、多语言能力：跨越语言障碍的音乐创作**

音乐是一种世界性的语言，优秀的AI音乐生成系统应该能够处理不同语言的歌词。YuE在这方面展现出了令人印象深刻的能力，不仅能够生成中文、日语、韩语等多种语言的歌曲，还能在一首歌中自然地切换不同语言。

研究团队对YuE的多语言能力进行了专门的评估。他们创建了10个中文测试样本、10个日语/韩语混合测试样本，邀请母语使用者或相关语言专业的学生进行评估。评估结果显示，YuE在不同语言上的表现各有特色。

在日语歌词跟随方面，YuE表现最为出色，达到了70%的准确率，超过了所有其他系统。这可能是因为日语的音韵特征与音乐旋律有着天然的契合性。在中文歌词跟随方面，YuE获得了60%的准确率，仅次于Suno V4的73%，但明显好于其他系统。在韩语方面，YuE的表现为55%，排名第三。

在音乐性方面，YuE在中文和韩语歌曲中都获得了第二名的成绩（分别为62%和55%），显示出良好的跨语言音乐创作能力。在日语音乐性方面，YuE的表现相对较弱（52%），但考虑到这是一个以英语和中文数据为主训练的模型，这个结果仍然是可以接受的。

值得注意的是，YuE还支持代码转换（code-switching），即在同一首歌中自然地在多种语言之间切换。这种能力在现实的音乐创作中很有价值，特别是在全球化的今天，很多流行歌曲都会混合使用不同语言。

多语言能力的实现主要得益于YuE的训练数据多样性和架构设计的通用性。通过在训练过程中接触不同语言的音乐数据，YuE学会了各种语言的发音特点和韵律模式。同时，基于Transformer的架构本身就具有良好的多语言处理能力。

研究团队还通过微调进一步提升了YuE的多语言表现。通过在特定语言的高质量数据上进行额外训练，可以显著提升该语言的生成质量。这种方法只需要400亿个训练标记，相对于完整训练过程来说成本很低，但效果显著。

**八、技术创新与突破：开创AI音乐生成新纪元**

YuE的成功不仅仅体现在最终的性能表现上，更重要的是它在技术层面带来的多项创新突破。这些创新为整个AI音乐生成领域指明了新的发展方向。

首先是音频编码器的选择和优化。研究团队经过大量实验比较了多种音频编码器，包括纯声学编码器（如Encodec32k、HiFiCodec）和语义-声学融合编码器（如Semanticodec、X-Codec）。结果发现，纯声学编码器虽然重建质量较好，但在复杂的音乐数据上很难收敛，即使扩展到70亿参数和1万亿训练标记也无法取得满意效果。

相比之下，融合了语义信息的编码器表现更佳。X-Codec作为最终选择，使用了基于HuBERT的语义表示，避免了Semanticodec中AudioMAE补丁机制导致的对齐问题。这种选择的重要性在于，它让AI能够更好地理解音乐的语义含义，而不仅仅是声音的表面特征。

其次是训练策略的创新。研究团队发现，传统的无条件预训练对于歌词转歌曲任务是有害的。大规模模型往往会过拟合到主导性的学习信号上，使得后续的微调难以建立有效的跨模态对齐。这被研究团队称为"灾难性惯性"问题。因此，YuE从一开始就采用多任务学习，确保模型始终保持对条件生成任务的敏感性。

第三是测试时技术的优化。研究团队发现，使用歌曲的副歌部分作为情境学习的参考能够显著提升音乐性和稳定性。同时，双轨情境学习模式比单轨模式能够产生更好的音频质量。分类器自由引导（CFG）技术的应用也很关键，第一段使用较高的引导尺度（1.5），后续段落使用较低的引导尺度（1.2），这样既保证了开头的质量，又促进了后续内容的多样性。

第四是对现有评估方法的重新审视。研究发现，传统的CLAP评分与人工评估结果相关性很差，甚至呈现负相关。这可能是因为CLAP在训练时接触的音乐内容有限，不适合评估包含歌唱的音乐生成任务。相比之下，更新的CLaMP 3评分显示出了更好的相关性，人声音域等简单指标反而与人工评估的相关性最高。

第五是对内存效应的深入研究。研究团队使用ByteCover2模型分析了YuE是否会直接复制训练数据。结果表明，即使在强情境学习模式下，YuE生成的音乐与训练数据的相似度分布也远低于已知的翻唱歌曲数据集Covers80，表明模型确实在进行创造性的重组而非简单复制。

**九、应用前景与社会影响：音乐创作的民主化时代**

YuE的出现不仅仅是一个技术突破，它更预示着音乐创作即将进入一个全新的时代。作为第一个真正开源的长篇音乐生成模型，YuE为音乐创作的民主化奠定了技术基础。

对于普通用户来说，YuE意味着音乐创作不再是专业人士的专利。任何人只要有歌词和创意，就可以创作出完整的歌曲。这对于那些有音乐梦想但缺乏专业技能或设备的人来说，无疑是一个巨大的福音。教育工作者可以用它来创作教学歌曲，内容创作者可以为视频制作定制化的背景音乐，甚至普通人也可以为特殊场合创作个性化的歌曲。

对于音乐行业专业人士来说，YuE提供了一个强大的创作辅助工具。作曲家可以用它来快速验证旋律想法，歌词作家可以听到自己作品的音乐化效果，制作人可以用它来制作demo版本。更重要的是，YuE的开源特性意味着专业人士可以根据自己的需求对系统进行定制和改进。

在音乐教育领域，YuE的应用前景同样广阔。学生可以通过与AI的互动学习音乐创作的基本原理，教师可以用它来演示不同风格和结构的音乐特点。特别是对于那些资源有限的地区，YuE可以提供高质量的音乐教育资源。

研究团队还展示了YuE的一些令人惊叹的创新能力。系统能够自然地掌握多种高级演唱技巧，如颤音、滑音、美声、死嗓、混声、高音等，这些通常需要人类歌手经过多年训练才能掌握的技巧。在不同音乐风格的生成中，YuE还会自发地展现出风格特征，比如在爵士乐中加入即兴哼唱，在民族音乐中插入合适的器乐独奏等。

特别值得一提的是YuE的声音克隆能力。通过情境学习，系统可以模仿特定歌手的音色特征，同时生成全新的歌词和旋律。研究团队成功复现了Billie Eilish和王菲等知名歌手的音色特点，生成的歌曲在保持原有音色魅力的同时，内容完全是原创的。

当然，这样强大的技术也带来了伦理和社会责任的考量。研究团队在论文中明确提出，AI生成的音乐内容应该清楚标注，增加透明度。他们还通过记忆效应实验证明了YuE能够避免直接复制，即使在强条件约束下也能保持创造性。

YuE的开源特性还为音乐AI研究提供了宝贵的资源。全世界的研究者都可以基于YuE进行进一步的改进和创新，这将极大加速相关技术的发展。同时，开源也意味着更好的透明度和可审查性，有助于解决AI生成内容的伦理问题。

**十、技术局限与未来发展：持续优化的征程**

尽管YuE在多个方面取得了突破性进展，但研究团队也诚实地承认了当前系统的一些局限性，并为未来的改进指明了方向。

首先是音频质量方面的限制。虽然YuE在音乐结构和创意方面表现出色，但在声音的细节质量上仍有提升空间。这主要是由于当前使用的X-Codec编码器在重建精度上的限制。虽然这个编码器在语义保持方面表现很好，但在声学细节的保真度上不如一些专门的声学编码器。未来的改进方向包括开发更好的编码器，或者在现有编码器基础上增加超分辨率后处理模块。

其次是训练数据的质量和多样性问题。虽然YuE的训练使用了海量数据，但高质量的歌词-音频配对数据仍然相对稀缺。研究团队只能使用约10%的音乐数据进行歌词跟随训练，这限制了模型在这方面的进一步提升。此外，训练数据主要以英语和中文为主，其他语言的数据相对较少，这影响了多语言生成的质量。

第三是计算资源的巨大需求。YuE的训练需要数百块高端GPU和数月的训练时间，这样的资源需求限制了技术的普及和进一步实验。虽然推理过程相对高效，但仍然需要相当的计算能力才能生成高质量的音乐。

第四是某些音乐风格的处理能力有限。虽然YuE在大多数流行音乐风格上表现良好，但对于一些特殊风格（如某些实验性音乐、古典音乐等）的处理能力还有待提升。这部分是由于训练数据的偏向性造成的。

研究团队也坦诚地分享了一些尝试失败的方法。他们发现，使用纯声学编码器进行训练极其困难，即使大幅增加模型规模和训练数据也无法取得满意效果。无条件预训练对于条件生成任务是有害的，这与传统的预训练范式形成了鲜明对比。过早引入情境学习数据会导致模型过度依赖参考音频，失去创造能力。

基于这些发现和限制，研究团队为未来的发展规划了几个重要方向。首先是改进音频编码和重建技术，提升生成音乐的音质和细节丰富度。其次是扩展训练数据，特别是增加更多语言和音乐风格的高质量配对数据。第三是探索更高效的训练方法，降低计算资源需求。第四是深入研究音乐理论的整合，让AI更好地理解和运用音乐理论知识。

此外，研究团队还计划探索更多的音乐应用场景，如音乐教育、治疗音乐、无障碍音乐创作等。他们希望YuE不仅仅是一个技术演示，而是能够真正服务于人类音乐创作和欣赏的实用工具。

**十一、研究意义与行业影响：开源精神推动技术进步**

YuE的发布在AI音乐生成领域具有里程碑式的意义，它不仅在技术上取得了突破，更重要的是带来了开源精神在这个领域的回归。

在商业化的浪潮中，大多数先进的AI音乐生成技术都被封装在黑盒子里，只有少数大公司能够掌握核心技术。这种情况虽然推动了产品的快速发展，但也阻碍了学术研究和技术创新的步伐。研究者无法了解这些系统的工作原理，无法在其基础上进行改进，普通开发者更是无法接触到这些先进技术。

YuE的开源发布打破了这种局面。它不仅公开了完整的技术方案，还提供了训练代码、模型权重和评估工具。这意味着全世界的研究者都可以复现、研究和改进这项技术。对于学术界来说，这提供了一个高质量的基准和起点；对于产业界来说，这降低了技术门槛，让更多的公司和开发者能够参与到AI音乐生成的创新中来。

从技术角度来看，YuE的贡献主要体现在几个方面。轨道解耦技术解决了多声部音乐生成中的关键问题，为其他研究者提供了新的思路。结构化渐进条件生成技术为长序列生成提供了有效方案，这不仅适用于音乐，也可以推广到其他需要长序列生成的任务中。音乐情境学习的重新设计为AI系统提供了更灵活的风格控制能力。

从评估角度来看，YuE的研究揭示了现有评估方法的局限性。传统的音频-文本对齐评估方法（如CLAP评分）在音乐生成任务上表现不佳，而一些简单的指标（如人声音域）反而与人工评估有很强的相关性。这些发现为建立更好的音乐生成评估标准提供了重要启示。

YuE的成功也证明了大规模多任务训练在专门领域的有效性。通过同时学习语音合成、音乐生成、歌词跟随等相关任务，模型获得了更强的泛化能力和更好的性能。这种方法论对其他领域的AI系统开发同样具有参考价值。

对于音乐产业来说，YuE的出现既是机遇也是挑战。一方面，它为音乐创作提供了新的工具和可能性，可能催生出全新的音乐形式和商业模式；另一方面，它也对传统的音乐创作流程提出了挑战，需要行业重新思考人工智能在音乐创作中的角色和定位。

更重要的是，YuE的开源特性为音乐创作的民主化奠定了基础。它让音乐创作不再局限于少数专业人士或拥有昂贵设备的人群，而是可以惠及更广泛的创作者群体。这种技术的普及可能会带来音乐文化的繁荣和多样化。

展望未来，YuE很可能会成为AI音乐生成领域的一个重要基准和起点。基于YuE的改进版本和衍生技术将不断涌现，推动整个领域向前发展。同时，YuE的成功也为其他AI创作领域（如视频生成、游戏设计等）提供了宝贵的经验和启示。

说到底，YuE不仅仅是一个技术成果，更是开源精神在AI时代的体现。它告诉我们，真正的技术进步来自于开放、合作和共享，而不是封闭和垄断。通过将先进技术开放给全世界，我们能够激发更多的创新和创造，最终让技术更好地服务于人类社会。这或许是YuE带给我们的最重要启示。

Q&A

Q1：YuE是什么？它能做什么？ A：YuE是由香港科技大学开发的开源AI音乐生成模型，它能够根据歌词创作出长达5分钟的完整歌曲，包括人声演唱和乐器伴奏。与市面上的商业产品不同，YuE完全开源，任何人都可以使用、研究和改进这项技术。它还支持多语言歌曲创作和风格转换等高级功能。

Q2：YuE会不会取代人类音乐家？ A：目前不会完全取代，但会改变音乐创作方式。YuE更像是一个强大的创作工具，它可以帮助音乐家快速验证想法、制作demo，或者让没有专业技能的人也能创作音乐。真正的音乐创作仍然需要人类的情感、创意和审美判断，AI只是提供了技术支持。

Q3：普通人如何使用YuE？使用门槛高吗？ A：由于YuE是开源项目，技术人员可以通过GitHub获取代码和模型。不过对于普通用户来说，直接使用YuE需要一定的技术背景和计算资源。预计未来会有基于YuE的用户友好产品出现，届时普通人就能更容易地使用这项技术创作音乐了。