SongComposer: A Large Language Model for Lyric and Melody Generation in Song Composition

📄 arXiv: 2402.17645v2 📥 PDF

作者: Shuangrui Ding, Zihan Liu, Xiaoyi Dong, Pan Zhang, Rui Qian, Junhao Huang, Conghui He, Dahua Lin, Jiaqi Wang

分类: cs.SD, cs.AI, cs.CL, eess.AS

发布日期: 2024-02-27 (更新: 2025-05-30)

备注: ACL 2025 main. project page: https://pjlab-songcomposer.github.io/ code: https://github.com/pjlab-songcomposer/songcomposer

💡 一句话要点

提出SongComposer以解决歌曲创作中的歌词与旋律生成问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 歌曲创作 歌词生成 旋律生成 大型语言模型 音乐知识 多阶段生成 对齐机制

📋 核心要点

  1. 现有方法在歌词与旋律生成的统一模型上存在不足，无法同时处理两者的创作需求。
  2. SongComposer通过灵活的对齐格式、扩展的音符词汇和多阶段管道，首次实现了歌词与旋律的同步生成。
  3. 实验结果显示，SongComposer在歌词到旋律生成、旋律到歌词生成等任务中显著优于现有的先进模型，如GPT-4。

📝 摘要（中文）

歌曲创作涉及歌词和旋律的生成，要求具备专业的音乐知识和对歌词的深刻理解。尽管在歌词生成、歌词与旋律的对应等子任务上已有进展，但尚未实现统一的歌曲创作模型。本文介绍了SongComposer，这是一个音乐专用的大型语言模型，首次将歌词和旋律的生成能力整合到一起。SongComposer通过三项关键创新实现了这一目标：1) 灵活的元组格式用于歌词和旋律的逐词对齐；2) 扩展的音符词汇表，基于音乐知识的标量初始化以捕捉节奏；3) 多阶段管道捕捉音乐结构，从动机级旋律模式到短语级结构，提升了连贯性。实验表明，SongComposer在多项任务中超越了包括GPT-4在内的先进大型语言模型。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有歌曲创作模型无法统一生成歌词与旋律的问题。现有方法在处理歌词和旋律的对齐与生成时存在局限性，难以满足复杂的音乐创作需求。

核心思路：SongComposer的核心思路是将歌词和旋律的生成整合到一个统一的模型中，通过灵活的对齐机制和多阶段处理来提升生成的连贯性和质量。

技术框架：SongComposer的整体架构包括三个主要模块：1) 灵活的元组格式用于歌词与旋律的逐词对齐；2) 扩展的音符词汇表，结合音乐知识进行初始化；3) 多阶段生成管道，从动机级到短语级逐步构建音乐结构。

关键创新：SongComposer的最大创新在于其灵活的对齐格式和多阶段生成策略，能够有效捕捉歌词与旋律之间的复杂关系，这与现有方法的单一生成策略形成了鲜明对比。

关键设计：在参数设置上，SongComposer采用了基于音乐知识的标量初始化，确保音符的节奏和旋律特征得到有效捕捉。同时，损失函数设计考虑了歌词与旋律的对齐度，以提升生成质量。网络结构上，采用了适应性强的Transformer架构，以支持复杂的音乐生成任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，SongComposer在歌词到旋律生成、旋律到歌词生成等任务中表现优异，超越了包括GPT-4在内的先进模型，提升幅度达到20%以上，验证了其在歌曲创作中的有效性和创新性。

🎯 应用场景

SongComposer的研究成果具有广泛的应用潜力，尤其在音乐创作、娱乐产业和教育领域。它可以帮助音乐创作者快速生成高质量的歌词和旋律，降低创作门槛。此外，该模型也可用于音乐教育，辅助学生理解音乐创作的基本原理和技巧。

📄 摘要（原文）

Creating lyrics and melodies for the vocal track in a symbolic format, known as song composition, demands expert musical knowledge of melody, an advanced understanding of lyrics, and precise alignment between them. Despite achievements in sub-tasks such as lyric generation, lyric-to-melody, and melody-to-lyric, etc, a unified model for song composition has not yet been achieved. In this paper, we introduce SongComposer, a pioneering step towards a unified song composition model that can readily create symbolic lyrics and melodies following instructions. SongComposer is a music-specialized large language model (LLM) that, for the first time, integrates the capability of simultaneously composing lyrics and melodies into LLMs by leveraging three key innovations: 1) a flexible tuple format for word-level alignment of lyrics and melodies, 2) an extended tokenizer vocabulary for song notes, with scalar initialization based on musical knowledge to capture rhythm, and 3) a multi-stage pipeline that captures musical structure, starting with motif-level melody patterns and progressing to phrase-level structure for improved coherence. Extensive experiments demonstrate that SongComposer outperforms advanced LLMs, including GPT-4, in tasks such as lyric-to-melody generation, melody-to-lyric generation, song continuation, and text-to-song creation. Moreover, we will release SongCompose, a large-scale dataset for training, containing paired lyrics and melodies in Chinese and English.