课题详情： 课题背景： “听一听”等音乐消费与互动场景对个性化、高质量音乐内容的需求持续增长。音乐生成模型能够辅助旋律创作、配器编排、风格延展与短音频生产，提升内容供给效率与创作多样性。随着生成式模型能力提升，探索面向真实业务场景的音乐生成技术，具有明显的产品价值和研究意义。 课题挑战： 音乐生成不仅要“好听”，还要同时保证旋律连贯、节奏稳定、和声合理与结构完整，比文本或语音生成更强调长期依赖建模。不同风格、情绪、乐器组合之间差异明显，数据标注和统一表示也较困难。真实应用中还需兼顾生成速度、可控性、版权风险规避以及主观评测标准不稳定等问题，因此模型设计、训练和评估都具有较高挑战。 具体工作： 参与音乐数据处理与分析，探索音乐生成模型训练和可控生成方法，优化生成质量与效率，并结合业务场景开展评测和迭代。 课题要求： 学历和专业要求： 来自计算机、人工智能、自动化、电子信息、信号处理、数学等相关专业的博士/硕士同学。 技术技能要求： 掌握深度学习、生成模型、序列建模等算法及应用，熟悉Python，了解PyTorch/TensorFlow等训练框架。 软性素质要求： 具备良好的沟通协作与问题分析能力，对音乐、音频或AIGC方向有兴趣，学习能力和执行力强。