昇思25天学习打卡营第13天|基于MindNLP+MusicGen生成自己的个性化音乐

关于MindNLP

MindNLP是一个依赖昇思MindSpore向上生长的NLP(自然语言处理)框架,旨在利用MindSpore的优势特性,如函数式融合编程、动态图功能、数据处理引擎等,致力于提供高效、易用的NLP解决方案。通过全面拥抱Hugging Face等开源社区,实现模型的快速迁移和适配,同时保持对MindSpore特性的深度利用。
应用场景:MindNLP适用于各种NLP任务,包括但不限于文本分类、情感分析、信息抽取、问答系统等。

GitHub仓库:MindNLP的代码仓库位于GitHub上(MindNLP GitHub仓库),用户可以在此获取MindNLP的源代码、文档和示例代码。

安装mindnlp库以及相关依赖库:pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindnlp jieba soundfile librosa
在这里插入图片描述

MindNLP的核心特性

  1. 动态图与静态图的融合:MindNLP在设计上采用了动态图+反向成图的方案,既保证了用户使用的友好性和调试的方便性,又保持了训练性能的优势。
  2. 全面拥抱Hugging Face:MindNLP与Hugging Face社区进行了深度绑定,支持直接使用Hugging Face的Transformers、Peft、Trl等开发库。
    Huggingface入门手册:主要包括计算机视觉、自然语言处理、语音处理、多模态、表格处理、强化学习。

Computer Vision(计算机视觉任务):包括lmage Classification(图像分类),lmage Segmentation(图像分割)、zero-Shot lmage Classification(零样本图像分类)、lmage-to-Image(图像到图像的任务)、Unconditional lmage Generation(无条件图像生成)、Object Detection(目标检测)、Video Classification(视频分类)、Depth Estimation(深度估计,估计拍摄者距离图像各处的距离)

Natural Language Processing(自然语言处理):包括Translation(机器翻译)、Fill-Mask(填充掩码,预测句子中被遮掩的词)、Token Classification(词分类)、Sentence Similarity(句子相似度)、Question Answering(问答系统),Summarization(总结,缩句)、Zero-Shot Classification (零样本分类)、Text Classification(文本分类)、Text2Text(文本到文本的生成)、Text Generation(文本生成)、Conversational(聊天)、Table Question Answer(表问答,1.预测表格中被遮掩单词2.数字推理,判断句子是否被表格数据支持)

Audio(语音):Automatic Speech Recognition(语音识别)、Audio Classification(语音分类)、Text-to-Speech(文本到语音的生成)、Audio-to-Audio(语音到语音的生成)、Voice Activity Detection(声音检测、检测识别出需要的声音部分)

Multimodal(多模态):Feature Extraction(特征提取)、Text-to-Image(文本到图像)、Visual Question Answering(视觉问答)、Image2Text(图像到文本)、Document Question Answering(文档问答)

Tabular(表格):Tabular Classification(表分类)、Tabular Regression(表回归)

Reinforcement Learning(强化学习):Reinforcement Learning(强化学习)、Robotics(机器人)

关于MusicGen

MusicGen支持两种生成模式:贪心(greedy)和采样(sampling)。在实际执行过程中,采样模式得到的结果要显著优于贪心模式。因此我们默认启用采样模式,并且可以在调用MusicgenForConditionalGeneration.generate时设置do_sample=True来显式指定使用采样模式。

基于MindNLP+MusicGen生成自己的个性化音乐

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