近年来，包括语言模型在内的生成式人工智能模型取得了巨大进步，特别是ChatGPT的发布，让大家看到了大语言模型的魅力。无论是计算机视觉，还是nlp领域的文本描述生成各种图像和视频，到执行机器翻译，文本生成等等大模型上，其都取得了令人意想不到的发展。但音乐与音频上似乎总是有点落后。是否可以使用人工智能技术来合成不同的音乐或者音效？

AudioCraft 包含三个模型：MusicGen、AudioGen和EnCodec。

MusicGen：使用 Meta 拥有且专门授权的音乐进行训练，根据用户输入的文本生成音乐。

AudioGen 使用公共音效进行训练，根据用户输入的文本生成音频音效。

EnCodec 解码器，它可以用更少的音损生成更高质量的音乐，类似音频压缩技术。EnCodec 是一种有损神经编解码器，经过专门训练，可以压缩任何类型的音频并以高保真度重建原始信号。

AudioCraft 系列模型能够产生具有长期一致性的高质量音频，并且可以通过UI界面轻松交互。通过 AudioCraft，简化了音频生成模型的整体设计，我们可以直接利用开源代码进行音乐的生成。

我们可以直接使用以上代码生成一个可视化的UI界面，我们只需要在输入框中，输入相应的文本，就可以利用模型生成音乐了。

为了方便开发者使用AudioCraft，模型已经开源，且我们可以直接使用开源的代码进行音乐的合成。

生成好的音乐文件，我们可以使用以上函数进行播放或者进行存储，方便后期进行处理操作。当然以上的代码都是MusicGen音乐生成的代码实现，其他AudioGen和EnCodec的代码实现过程，可以参考GitHub源码。

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