在人工智能與音樂技術的交匯處，CLaMP 3橫空出世，為音樂信息檢索領域帶來了革命性的突破。由清華大學人工智能學院的朱文武教授團隊開發的CLaMP 3，是一款多模態、多語言的音樂信息檢索框架，旨在通過對比學習技術，實現跨模態音樂檢索、零樣本音樂分類和音樂推薦等功能。
CLaMP 3是什么？
CLaMP 3是一款基于對比學習的多模態音樂信息檢索框架，它能夠將樂譜、音頻和表演信號與多語言文本描述對齊到一個共享的表示空間中。這一框架支持27種語言，并可泛化到100種語言，適用于多種跨模態檢索任務，包括文本到音樂檢索、圖像到音樂檢索、零樣本音樂分類和音樂語義相似性評估。
CLaMP 3的主要功能
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跨模態音樂檢索
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文本到音樂檢索：支持100種語言的文本描述，能夠檢索出語義匹配的音樂。
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圖像到音樂檢索：通過圖像生成的描述（如BLIP模型生成的caption），檢索與之匹配的音樂。
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跨模態音樂檢索：在不同音樂表示形式（如樂譜、MIDI、音頻）之間進行檢索，例如用音頻檢索樂譜或用樂譜檢索音頻。
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零樣本音樂分類 無需標注數據，基于語義相似性將音樂分類到特定類別（如風格、情緒等）。
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音樂推薦 基于語義相似性進行音樂推薦，支持同一模態內的推薦（如音頻到音頻）。
CLaMP 3的技術原理
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多模態數據對齊 CLaMP 3通過對比學習，將不同模態的音樂數據（如樂譜、MIDI、音頻）和多語言文本統一到一個共享的語義空間。模型學習將不同模態的數據映射到相似的向量表示，從而實現跨模態檢索。
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對比學習框架 采用對比學習（如CLIP的變體）訓練模型。模型通過正樣本對（如音樂與對應文本）和負樣本對（隨機配對的樣本）學習區分語義相關和不相關的數據，優化表示空間。
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多語言支持 基于XLM-R（一種多語言預訓練模型）實現多語言文本嵌入，支持27種語言的訓練，并泛化到100種語言。
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大規模數據集訓練 模型在大規模數據集（如M4-RAG）上進行訓練，包含231萬對高質量的音樂-文本對，覆蓋27種語言和194個國家。
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特征提取與表示
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樂譜：使用Interleaved ABC符號。
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MIDI：轉換為MIDI文本格式（MTF）。
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音頻：提取MERT特征。
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CLaMP 3的應用場景
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音樂推薦 根據文本描述或音樂片段，推薦語義相似的音樂，支持個性化推薦。
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音樂創作輔助 通過文本生成匹配的音樂，幫助創作者找到靈感或調整音樂風格。
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音樂教育 檢索相關音頻、樂譜或教學資源，支持多語言學習。
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音樂分類與分析 零樣本分類音樂風格、情緒等，評估音樂語義相似性。
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多媒體創作 為視頻或圖像匹配合適的音樂，提升內容制作效率。
CLaMP 3的項目資源
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GitHub倉庫：https://github.com/sanderwood/clamp3
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HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/sander-wood/clamp3
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arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2502.10362
結語
CLaMP 3的推出，標志著音樂信息檢索技術邁向了一個新的高度。無論是音樂推薦、創作輔助，還是教育和多媒體創作，CLaMP 3都展現出了強大的應用潛力。對于開發者、音樂愛好者以及內容創作者來說，CLaMP 3無疑是一個值得探索的寶藏工具。立即訪問項目官網，體驗CLaMP 3的強大功能吧！
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