CLaMP 3

CLaMP 3简介

CLaMP 3是由清华大学人工智能学院朱文武教授团队研发的一种多模态、多语言音乐信息检索框架。该框架基于对比学习技术，将乐谱（如ABC符号）、音频（如MERT特征）以及表演信号（如MIDI文本格式）与多种语言的文本描述对齐至统一的表示空间中。CLaMP 3支持27种语言，并具备扩展至100种语言的能力，适用于多种跨模态检索任务，包括文本到音乐、图像到音乐的检索，以及零样本音乐分类和语义相似性评估。

CLaMP 3的核心功能

• 跨模态音乐检索：
  • 文本到音乐检索：根据多语言文本描述检索匹配的音乐内容。
  • 图像到音乐检索：通过图像生成的文本描述（如BLIP模型输出）检索相关音乐。
  • 跨模态音乐检索：在不同音乐表示形式（如乐谱、MIDI、音频）之间实现检索。
• 零样本音乐分类：无需标注数据即可基于语义相似性进行音乐类别划分。
• 音乐推荐：基于语义相似性提供同一模态内的音乐推荐。

CLaMP 3的技术实现

• 多模态数据对齐：将不同模态的音乐数据与多语言文本统一至共享语义空间，提升跨模态检索能力。
• 对比学习框架：采用类似CLIP的对比学习方法，通过正负样本对优化模型表示。
• 多语言支持：基于XLM-R模型实现多语言文本嵌入，支持27种语言并可泛化至100种。
• 大规模数据训练：在包含231万对高质量音乐-文本对的数据集上训练，覆盖27种语言和194个国家。
• 特征提取与表示：
  • 乐谱：使用Interleaved ABC符号。
  • MIDI：转换为MIDI文本格式（MTF）。
  • 音频：提取MERT特征。

CLaMP 3项目资源

• 项目官网：https://sanderwood.github.io/clamp3/
• GitHub仓库：https://github.com/sanderwood/clamp3
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/sander-wood/clamp3
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.10362
• 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/sander-wood/clamp3

CLaMP 3的应用场景

• 音乐推荐：根据文本或音乐片段推荐语义相近的内容。
• 音乐创作辅助：通过文本生成匹配音乐，辅助创作过程。
• 音乐教育：支持多语言音乐资源检索与教学应用。
• 音乐分类与分析：实现风格、情绪等类别划分及语义相似性评估。
• 多媒体创作：为视频或图像匹配合适音乐，提高内容制作效率。