這項由新加坡科技設(shè)計大學(xué)的Anuradha Chopra、Abhinaba Roy和Dorien Herremans領(lǐng)導(dǎo)的研究發(fā)表于2025年6月的第六屆AI音樂創(chuàng)意大會（AIMC 2025），有興趣深入了解的讀者可以通過arXiv:2506.15154v1訪問完整論文。

音樂是人類情感的載體，也是最復(fù)雜的藝術(shù)形式之一。當(dāng)你聽到一首歌時，你可能會說"這是一首歡快的流行歌"，但要準(zhǔn)確描述它的調(diào)性、樂器配置、節(jié)拍速度等專業(yè)特征卻并非易事。如果有一個AI系統(tǒng)能夠像資深音樂制作人一樣，不僅聽出音樂的情感色彩，還能精確識別出技術(shù)細(xì)節(jié)，并用自然流暢的語言描述出來，那會是什么樣子？

新加坡科技設(shè)計大學(xué)的研究團隊正是要解決這個看似簡單實則復(fù)雜的問題。他們開發(fā)了一個名為SonicVerse的AI系統(tǒng)，這個系統(tǒng)就像一位既有深厚音樂理論功底又有豐富實踐經(jīng)驗的音樂評論家，能夠在短短幾秒內(nèi)為任何音樂片段生成詳細(xì)而準(zhǔn)確的文字描述。

現(xiàn)有的音樂描述AI系統(tǒng)往往像是只會說"好聽"或"不好聽"的普通聽眾，它們只能捕捉到音樂的表面特征，比如"這是一首輕松愉快的歌"，卻無法深入到音樂的技術(shù)層面。這就好比讓一個從未學(xué)過繪畫的人去評價一幅油畫，他可能會說"這幅畫很美"，但說不出畫家用的是什么技法、色彩搭配有什么特點。音樂領(lǐng)域的情況更加復(fù)雜，因為音樂包含了從基礎(chǔ)的音高、節(jié)拍到高級的和聲、編曲等多個層次的信息。

研究團隊發(fā)現(xiàn)，要讓AI真正"懂"音樂，就必須讓它同時掌握兩套技能：一是像普通聽眾一樣感受音樂的情感和氛圍，二是像專業(yè)音樂人一樣分析音樂的技術(shù)構(gòu)成。這就好比培養(yǎng)一位既有藝術(shù)感悟又有技術(shù)功底的音樂評論家。為了實現(xiàn)這個目標(biāo)，他們設(shè)計了一個巧妙的多任務(wù)學(xué)習(xí)架構(gòu)，讓AI在學(xué)習(xí)如何用語言描述音樂的同時，也在學(xué)習(xí)如何識別調(diào)性、樂器、人聲性別等具體的音樂特征。

一、構(gòu)建音樂理解的雙重體系

SonicVerse的工作原理可以比作一個擁有兩套感知系統(tǒng)的音樂專家。第一套系統(tǒng)專門負(fù)責(zé)整體感受，就像你第一次聽到一首歌時的直覺反應(yīng)——是歡快還是憂郁，是激昂還是平和。第二套系統(tǒng)則像一個技術(shù)分析師，專門識別具體的音樂元素——是什么調(diào)性、用了哪些樂器、有沒有人聲、如果有人聲是男是女。

這種雙重體系的設(shè)計靈感來自人類音樂專家的認(rèn)知過程。當(dāng)一位音樂制作人聽音樂時，他既會有情感上的反應(yīng)，也會自動分析技術(shù)細(xì)節(jié)。研究團隊將這種認(rèn)知過程轉(zhuǎn)化為AI架構(gòu)，讓系統(tǒng)能夠同時進行感性理解和理性分析。

系統(tǒng)的核心是MERT音樂編碼器，這是一個專門為音樂理解而設(shè)計的AI模型。MERT就像一個超級敏感的"音樂耳朵"，能夠從音頻中提取出13個不同層次的特征表示。每一層都捕捉不同類型的音樂信息，從最基礎(chǔ)的聲學(xué)特征到最復(fù)雜的音樂結(jié)構(gòu)。這就好比一個專業(yè)調(diào)音師的耳朵，能夠分辨出普通人聽不到的細(xì)微差別。

在獲得這些豐富的音樂特征后，系統(tǒng)通過兩個平行的處理通道來生成最終的文字描述。第一個通道叫做"音樂內(nèi)容投影器"，它負(fù)責(zé)將整體的音樂感受轉(zhuǎn)換成語言token。這個過程就像是把你對音樂的直覺感受翻譯成文字，比如"輕快"、"憂郁"、"激動人心"等描述。

第二個通道更加精密，叫做"音樂特征投影器"。它包含了多個專門的識別頭，每個識別頭都是某個音樂特征的專家。比如有一個識別頭專門判斷調(diào)性（是C大調(diào)還是A小調(diào)），另一個專門識別樂器（是鋼琴、吉他還是小提琴），還有專門識別人聲特征的（有沒有人聲、是男聲還是女聲）。這些識別頭工作時就像一個專業(yè)的音樂分析團隊，每個成員都有自己的專長。

二、從音樂到語言的巧妙轉(zhuǎn)換

最有趣的部分是系統(tǒng)如何將音樂特征轉(zhuǎn)換成自然語言。這個過程就像是在兩個完全不同的世界之間搭建橋梁——一邊是數(shù)字化的音樂特征，另一邊是人類的自然語言。

系統(tǒng)使用了一種叫做"投影"的技術(shù)，將音樂特征映射到語言模型能夠理解的"token空間"中。這個過程可以想象成翻譯工作：系統(tǒng)將"120拍每分鐘"這樣的數(shù)值特征翻譯成"節(jié)奏明快"這樣的語言概念，將"C大調(diào)"翻譯成"明亮的調(diào)性"。這種翻譯不是簡單的對應(yīng)關(guān)系，而是通過大量的訓(xùn)練讓AI學(xué)會了如何用人類習(xí)慣的方式來表達音樂特征。

為了實現(xiàn)這種巧妙的轉(zhuǎn)換，研究團隊采用了多層感知機（MLP）網(wǎng)絡(luò)。這些網(wǎng)絡(luò)就像是專門的"翻譯官"，每個都負(fù)責(zé)將特定類型的音樂特征轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的語言表達。比如一個MLP專門處理節(jié)奏特征，學(xué)會了如何將不同的拍速和節(jié)奏模式轉(zhuǎn)換成"輕快"、"緩慢"、"有力"等形容詞。

整個系統(tǒng)的輸出流程就像一個協(xié)調(diào)良好的新聞編輯部。音樂內(nèi)容投影器提供了文章的主要情感基調(diào)和整體印象，各個特征識別頭則提供了具體的技術(shù)細(xì)節(jié)。最后，一個基于Mistral-7B的大型語言模型充當(dāng)總編輯的角色，將這些不同來源的信息整合成一篇流暢、準(zhǔn)確、富有表現(xiàn)力的音樂描述。

三、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的精心構(gòu)建

要訓(xùn)練這樣一個復(fù)雜的系統(tǒng)，研究團隊面臨著一個巨大的挑戰(zhàn)：現(xiàn)有的音樂數(shù)據(jù)集要么有音頻和文字描述但缺乏詳細(xì)的音樂特征標(biāo)注，要么有音樂特征但缺乏自然語言描述。這就好比要教一個學(xué)生既學(xué)會看懂樂譜又學(xué)會用優(yōu)美的文字描述音樂，但現(xiàn)有的教材要么只有樂譜沒有文字說明，要么只有文字描述沒有對應(yīng)的樂譜。

為了解決這個問題，研究團隊使用了MIRFLEX工具對現(xiàn)有數(shù)據(jù)集進行了擴展。MIRFLEX就像一個多才多藝的音樂分析助手，能夠從音頻中自動提取各種音樂特征，包括調(diào)性、樂器類型、情緒標(biāo)簽、節(jié)拍、人聲特征等。通過這種方法，他們將Jamendo、MusicBench和Magna-Tag-A-Tune等數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換成了包含音頻、文字描述和詳細(xì)音樂特征標(biāo)注的完整訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

Jamendo數(shù)據(jù)集包含了約55000個30秒的音樂片段，原本只有基礎(chǔ)的標(biāo)簽信息。經(jīng)過MIRFLEX處理后，每個片段都獲得了詳細(xì)的音樂特征標(biāo)注。MusicBench數(shù)據(jù)集雖然規(guī)模較?。s26000個10秒片段），但它的文字描述質(zhì)量很高，特別是已經(jīng)包含了一些技術(shù)性的音樂特征描述。Magna-Tag-A-Tune數(shù)據(jù)集則提供了約25000個30秒片段，為系統(tǒng)學(xué)習(xí)音樂與語言的對應(yīng)關(guān)系提供了豐富的素材。

訓(xùn)練過程采用了多任務(wù)學(xué)習(xí)策略，就像同時教會一個學(xué)生多項技能。系統(tǒng)在學(xué)習(xí)如何生成文字描述的同時，也在學(xué)習(xí)如何準(zhǔn)確識別各種音樂特征。這種訓(xùn)練方式的好處是各個任務(wù)之間可以相互促進：準(zhǔn)確的特征識別有助于生成更精確的文字描述，而文字描述的訓(xùn)練也能反過來提高特征識別的準(zhǔn)確性。

四、突破性的長篇音樂描述生成

SonicVerse最令人印象深刻的功能之一是能夠為完整的長篇音樂作品生成詳細(xì)的時序描述。這個功能就像是讓AI成為一個能夠跟蹤音樂發(fā)展脈絡(luò)的專業(yè)評論家，不僅能描述音樂的瞬間特征，還能捕捉音樂在時間維度上的變化和發(fā)展。

這個過程的工作原理類似于制作一部音樂紀(jì)錄片。首先，系統(tǒng)將一首完整的歌曲切分成10秒鐘的小段落，就像將一部電影分解成一個個鏡頭。然后，SonicVerse為每個小段落生成詳細(xì)的描述，這些描述不僅包含基本的音樂特征，還包含精確的技術(shù)參數(shù)，比如節(jié)拍速度、調(diào)性、和弦進行等。

接下來是最關(guān)鍵的"串聯(lián)"步驟。系統(tǒng)將所有的段落描述提交給GPT-4這樣的高級語言模型，并配以專門設(shè)計的指令模板。這個模板就像一個專業(yè)編劇的劇本框架，指導(dǎo)語言模型如何將零散的段落描述編織成一個連貫、流暢的完整故事。

研究團隊用皇后樂隊的經(jīng)典作品《波西米亞狂想曲》進行了測試，結(jié)果令人驚嘆。系統(tǒng)生成的描述準(zhǔn)確捕捉了這首歌的復(fù)雜結(jié)構(gòu)變化："歌曲以福音風(fēng)格的合唱開始，女聲和諧地演唱，鋼琴演奏主旋律，節(jié)拍為每分鐘171拍，營造出振奮人心的精神氛圍。在60秒左右，歌曲轉(zhuǎn)入較慢的節(jié)拍，引入男聲演唱柔和的旋律，伴有鋼琴和大提琴演奏單音。歌曲呈現(xiàn)出平靜舒緩的氛圍，非常適合浪漫電影配樂..."

這段描述不僅準(zhǔn)確識別了音樂的風(fēng)格變化，還精確標(biāo)注了時間點和技術(shù)參數(shù)，展現(xiàn)出了專業(yè)音樂分析師的水準(zhǔn)。更重要的是，整個描述讀起來就像一篇優(yōu)美的音樂評論文章，而不是冰冷的技術(shù)報告。

五、性能表現(xiàn)與對比分析

為了驗證SonicVerse的實際效果，研究團隊進行了全面的性能評估。他們不僅使用了傳統(tǒng)的自然語言處理指標(biāo)，還專門設(shè)計了音樂特征準(zhǔn)確性指標(biāo)，就像同時從文學(xué)性和專業(yè)性兩個角度來評價一篇音樂評論的質(zhì)量。

在傳統(tǒng)的文本相似性指標(biāo)上，SonicVerse表現(xiàn)出色。BLEU分?jǐn)?shù)達到0.3484，ROUGE分?jǐn)?shù)為0.2622，BERT分?jǐn)?shù)高達0.8723。這些數(shù)字可能看起來抽象，但可以這樣理解：如果滿分是1，那么SonicVerse生成的描述與人類專家寫的描述在內(nèi)容覆蓋度上有26%的重合，在語義相似性上達到了87%的匹配度。

更重要的是音樂特征的準(zhǔn)確性表現(xiàn)。研究團隊設(shè)計了專門的評估方法，使用GPT-4來判斷生成的描述在具體音樂特征上的準(zhǔn)確性。結(jié)果顯示，SonicVerse在調(diào)性識別上的準(zhǔn)確率達到30.48%，在樂器識別上達到43.37%，在人聲檢測上更是高達80.51%。雖然這些數(shù)字看起來不是百分之百，但要知道音樂特征識別本身就是一個極其復(fù)雜的任務(wù)，即使是人類專家之間也常常存在分歧。

與其他先進系統(tǒng)的對比更能說明SonicVerse的優(yōu)勢。相比于BLAP（一個同樣在開源數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的模型），SonicVerse在幾乎所有指標(biāo)上都表現(xiàn)更好。特別是在音樂特征的準(zhǔn)確性方面，SonicVerse的表現(xiàn)明顯優(yōu)于其他開源模型。雖然像QWEN2-Audio這樣在大規(guī)模私有數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的商業(yè)模型在某些指標(biāo)上還略勝一籌，但考慮到SonicVerse完全基于開源數(shù)據(jù)訓(xùn)練，這個結(jié)果已經(jīng)相當(dāng)令人印象深刻。

六、技術(shù)創(chuàng)新的深層解析

SonicVerse的技術(shù)創(chuàng)新可以比作在音樂理解領(lǐng)域的一次"工程革命"。傳統(tǒng)的音樂描述AI就像是只會單一技能的工匠，要么專精于情感分析，要么專長于技術(shù)識別，很難做到兩者兼顧。SonicVerse則像是一個多技能的工程師團隊，每個成員都有專長，但又能協(xié)調(diào)工作。

系統(tǒng)的多任務(wù)學(xué)習(xí)架構(gòu)是其最大的創(chuàng)新點。這種架構(gòu)的巧妙之處在于它將看似獨立的任務(wù)（文字生成和特征識別）有機地結(jié)合在一起。在訓(xùn)練過程中，系統(tǒng)不僅要學(xué)會生成準(zhǔn)確的文字描述，還要同時學(xué)會識別各種音樂特征。這種"一心多用"的學(xué)習(xí)方式讓系統(tǒng)的各項能力相互促進，就像一個音樂學(xué)院的學(xué)生同時學(xué)習(xí)理論和實踐，兩者相互補強。

另一個重要創(chuàng)新是"特征到語言"的投影機制。這個機制解決了一個長期困擾音樂AI的難題：如何將數(shù)字化的音樂特征自然地融入到語言描述中。傳統(tǒng)方法往往是先提取特征，再用模板生成描述，結(jié)果往往顯得生硬和機械。SonicVerse的投影機制則讓特征和語言在更深層次上融合，生成的描述既準(zhǔn)確又自然。

系統(tǒng)使用的權(quán)重學(xué)習(xí)機制也值得關(guān)注。MERT編碼器輸出的13層特征各有特點，有些層更適合識別低級的聲學(xué)特征，有些層更擅長捕捉高級的音樂結(jié)構(gòu)。SonicVerse通過學(xué)習(xí)得到的權(quán)重自動決定每一層的重要程度，就像一個經(jīng)驗豐富的音響師知道如何調(diào)節(jié)均衡器的各個頻段來獲得最佳效果。

七、實際應(yīng)用的無限可能

SonicVerse的應(yīng)用前景可以說是相當(dāng)廣闊，幾乎涉及到音樂產(chǎn)業(yè)的各個環(huán)節(jié)。對于音樂流媒體平臺來說，這項技術(shù)就像是雇傭了成千上萬個專業(yè)音樂編輯，能夠為海量的音樂內(nèi)容生成高質(zhì)量的描述和標(biāo)簽，大大改善用戶的搜索和發(fā)現(xiàn)體驗。

音樂制作人和作曲家也能從中受益。當(dāng)他們創(chuàng)作新作品時，SonicVerse可以提供即時的專業(yè)反饋，分析作品的風(fēng)格特征、技術(shù)參數(shù)和情感表達，就像有一個經(jīng)驗豐富的制作助理在旁協(xié)助。這對于獨立音樂人來說特別有價值，因為他們往往缺乏專業(yè)團隊的支持。

在音樂教育領(lǐng)域，SonicVerse可以成為強大的教學(xué)工具。學(xué)生可以上傳自己的演奏錄音，系統(tǒng)會生成詳細(xì)的分析報告，指出技術(shù)特點和改進建議。這就像是為每個學(xué)生配備了一位永遠(yuǎn)在線的音樂老師，能夠提供個性化的指導(dǎo)。

對于音樂研究者和音樂學(xué)家來說，SonicVerse提供了一種全新的音樂分析工具。他們可以用它來分析不同時期、不同文化的音樂特征，進行大規(guī)模的比較研究。這種能力特別適合處理大型音樂數(shù)據(jù)庫，能夠發(fā)現(xiàn)人工分析可能遺漏的模式和趨勢。

廣播電臺和音樂節(jié)目制作方也能找到用武之地。SonicVerse可以自動生成節(jié)目介紹、音樂背景說明和專業(yè)評論，大大減少了內(nèi)容制作的工作量，同時保證了專業(yè)水準(zhǔn)。

八、面臨的挑戰(zhàn)與局限性

盡管SonicVerse展現(xiàn)了令人印象深刻的能力，但研究團隊也坦誠地指出了目前存在的一些挑戰(zhàn)和局限性。首先是訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題。由于系統(tǒng)依賴MIRFLEX自動提取的音樂特征標(biāo)簽，而不是人工標(biāo)注的真實標(biāo)簽，這可能會在數(shù)據(jù)中引入一些噪聲和偏差。這就好比用一臺調(diào)音不夠準(zhǔn)確的鋼琴來訓(xùn)練學(xué)生的音準(zhǔn)感，可能會影響最終的學(xué)習(xí)效果。

另一個挑戰(zhàn)是音樂特征識別的主觀性。不同的音樂專家對同一首歌的風(fēng)格、情緒甚至技術(shù)特征可能會有不同的判斷。比如一首歌究竟應(yīng)該歸類為"流行搖滾"還是"搖滾流行"，往往沒有絕對的標(biāo)準(zhǔn)答案。這種主觀性使得評估系統(tǒng)性能變得復(fù)雜，也限制了自動化評估的準(zhǔn)確性。

系統(tǒng)目前主要針對10秒到30秒的短片段進行訓(xùn)練，雖然可以通過鏈?zhǔn)教幚韥硖幚黹L篇音樂，但對于那些具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)變化的古典音樂作品，效果可能還不夠理想。這就像用短篇小說的寫作技巧來處理長篇史詩，雖然基本原理相通，但在處理大結(jié)構(gòu)方面還需要進一步優(yōu)化。

此外，系統(tǒng)目前主要在英文數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，對于其他語言和文化背景的音樂描述能力還有待驗證。不同文化對音樂的理解和表達方式存在差異，這需要更多樣化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來支持。

九、技術(shù)發(fā)展的前景展望

盡管存在一些局限性，SonicVerse代表的技術(shù)方向無疑是極具前景的。研究團隊已經(jīng)將完整的模型和權(quán)重開源發(fā)布，這為整個學(xué)術(shù)界和開發(fā)者社區(qū)提供了寶貴的資源。這種開放的態(tài)度就像是在音樂AI領(lǐng)域種下了一顆種子，相信會有更多的研究者在此基礎(chǔ)上繼續(xù)創(chuàng)新和改進。

未來的發(fā)展方向可能包括幾個方面。首先是數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升，通過引入更多人工標(biāo)注的高質(zhì)量數(shù)據(jù)來減少自動提取特征帶來的噪聲。其次是多語言和跨文化的擴展，讓系統(tǒng)能夠理解和生成不同文化背景下的音樂描述。

在技術(shù)架構(gòu)方面，研究者們可能會探索更大規(guī)模的模型和更先進的訓(xùn)練技術(shù)。隨著計算能力的提升和算法的改進，未來的系統(tǒng)可能能夠處理更長的音樂片段，識別更細(xì)致的音樂特征，生成更準(zhǔn)確和富有表現(xiàn)力的描述。

另一個有趣的發(fā)展方向是交互式音樂分析。未來的系統(tǒng)可能不僅能夠生成描述，還能夠回答用戶的具體問題，比如"這首歌的和弦進行是什么？"或"這種編曲風(fēng)格有什么特點？"這將使AI從被動的描述者轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃拥囊魳分帧?/p>

十、對音樂產(chǎn)業(yè)的深遠(yuǎn)影響

從更宏觀的角度來看，SonicVerse及其代表的技術(shù)發(fā)展可能會對整個音樂產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。在內(nèi)容創(chuàng)作方面，AI輔助的音樂分析和描述可能會成為標(biāo)準(zhǔn)工具，幫助創(chuàng)作者更好地理解和改進自己的作品。在音樂教育方面，個性化的AI音樂導(dǎo)師可能會讓高質(zhì)量的音樂教育變得更加普及和可負(fù)擔(dān)。

在音樂發(fā)現(xiàn)和推薦方面，基于詳細(xì)音樂特征的推薦系統(tǒng)可能會提供比現(xiàn)有算法更精準(zhǔn)的音樂推薦。用戶不再需要依賴簡單的流派標(biāo)簽或相似藝術(shù)家推薦，而是可以基于具體的音樂特征來尋找符合自己喜好的音樂。

對于音樂版權(quán)和法律事務(wù)，準(zhǔn)確的音樂特征識別技術(shù)可能會在版權(quán)保護和侵權(quán)檢測方面發(fā)揮重要作用。系統(tǒng)能夠快速識別音樂的技術(shù)特征，有助于建立更完善的音樂指紋庫和版權(quán)保護機制。

說到底，SonicVerse不僅僅是一個技術(shù)創(chuàng)新，更代表了人工智能在理解和表達藝術(shù)方面的重要進步。它展示了AI系統(tǒng)如何能夠同時掌握技術(shù)分析和藝術(shù)表達兩種看似矛盾的能力，為未來的人機協(xié)作在創(chuàng)意領(lǐng)域開辟了新的可能性。雖然AI可能永遠(yuǎn)無法完全替代人類的音樂感知和創(chuàng)造力，但像SonicVerse這樣的系統(tǒng)證明了AI可以成為人類音樂活動的有力助手，讓音樂的創(chuàng)作、理解和欣賞變得更加豐富和深入。

歸根結(jié)底，這項研究的真正價值在于它架起了技術(shù)理性和藝術(shù)感性之間的橋梁。它讓我們看到了一個未來的可能性：在那個未來里，人工智能不僅能夠處理數(shù)據(jù)和執(zhí)行任務(wù)，還能夠理解和參與人類最珍貴的文化活動之一——音樂。對于每一個熱愛音樂的人來說，這都是一個值得期待的未來。如果你對這項研究的技術(shù)細(xì)節(jié)感興趣，可以通過論文編號arXiv:2506.15154v1在學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫中找到完整的研究報告，其中包含了詳細(xì)的實驗數(shù)據(jù)和技術(shù)實現(xiàn)細(xì)節(jié)。

Q&A

Q1：SonicVerse是什么？它能做什么？ A：SonicVerse是新加坡科技設(shè)計大學(xué)開發(fā)的AI音樂描述系統(tǒng)，它能像專業(yè)音樂評論家一樣聽懂音樂并生成詳細(xì)的文字描述。它不僅能識別音樂的情感和風(fēng)格，還能準(zhǔn)確分析調(diào)性、樂器、節(jié)拍等技術(shù)特征，甚至能為完整歌曲生成時序化的長篇描述。

Q2：SonicVerse會不會取代音樂評論家和音樂教師？ A：目前不會完全取代，但會成為強有力的輔助工具。它更像是為音樂專業(yè)人士配備了一個永遠(yuǎn)在線的助手，能夠快速分析大量音樂內(nèi)容，提供專業(yè)水準(zhǔn)的技術(shù)分析，讓人類專家能夠?qū)Ｗ⒂诟邔哟蔚膭?chuàng)意和判斷工作。

Q3：普通人可以使用SonicVerse嗎？有什么要求？ A：研究團隊已經(jīng)將SonicVerse開源發(fā)布，包括完整的模型和代碼，有興趣的開發(fā)者可以在GitHub上找到相關(guān)資源。雖然目前還需要一定的技術(shù)背景來部署和使用，但隨著技術(shù)的發(fā)展，未來可能會有更多用戶友好的應(yīng)用界面出現(xiàn)。