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Google 宣布在日本以测试版形式推出 Gemini 的音乐生成功能,使用 DeepMind 的 Lyria 3 模型,可在数秒内生成高质量歌曲。
Lyria 3 通过自动生成歌词、对风格、人声、节奏的更精细创作控制,以及更强的真实感和音乐复杂度,提升了音频生成能力。
Gemini 支持两种创作模式:文本生成音乐(基于流派、情绪或记忆),以及照片/视频生成音乐(利用视觉上下文来谱写歌曲)。
从信号链的角度来看,Lyria 3 与其说是一个新奇的生成器,不如说是一个为短形式连贯性优化、约束严密的作曲引擎。显著的变化不仅在于将歌词合成叠加到音频之上,更在于语义意图与音色结果之间更紧密的耦合。相比早期的生成式音乐系统——它们在密集编曲下往往会抹平瞬态或压缩和声细节——Google 将 Lyria 3 描述为强调内部音乐结构:乐句、动态轮廓以及人声存在感。这暗示该模型在训练中对歌曲结构施加了更强的先验,而不仅仅追求原始波形的合理性。这也与 DeepMind 更广泛的发展轨迹一致:更少的诡异质感、更可预测的中频平衡,以及更少音响发烧友通常会与早期神经音频联系在一起的相位伪影。
Google 的叙事与部分行业评论分歧之处在于,它坚持认为该系统并非追逐“杰作级”的保真度。这种表述与竞争平台不断营销更高真实感形成对比,但也解释了若干设计选择:当提示中出现艺术家姓名时进行刻意抽象、通过过滤器将输出与已知作品进行交叉核对,以及强制嵌入不可听见的标识。从音频工程的角度看,SynthID 尤其引人关注,因为它在不降低噪声底或立体声成像的情况下运行于感知阈值之下,使其更接近专业广播水印而非消费级 DRM。其结果是一种优先考虑可追溯性和表达性创作,而非参考级重放的工具——这种取向或许会让纯粹主义者感到沮丧,但也清晰地划定了创意草图板与成品制作工具之间的界线。
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