在人工智能与音乐技术的交汇处，CLaMP 3横空出世，为音乐信息检索领域带来了革命性的突破。由清华大学人工智能学院的朱文武教授团队开发的CLaMP 3，是一款多模态、多语言的音乐信息检索框架，旨在通过对比学习技术，实现跨模态音乐检索、零样本音乐分类和音乐推荐等功能。

CLaMP 3是什么？

CLaMP 3是一款基于对比学习的多模态音乐信息检索框架，它能够将乐谱、音频和表演信号与多语言文本描述对齐到一个共享的表示空间中。这一框架支持27种语言，并可泛化到100种语言，适用于多种跨模态检索任务，包括文本到音乐检索、图像到音乐检索、零样本音乐分类和音乐语义相似性评估。

CLaMP 3的主要功能

1. 跨模态音乐检索

   1. 文本到音乐检索：支持100种语言的文本描述，能够检索出语义匹配的音乐。

   2. 图像到音乐检索：通过图像生成的描述（如BLIP模型生成的caption），检索与之匹配的音乐。

   3. 跨模态音乐检索：在不同音乐表示形式（如乐谱、MIDI、音频）之间进行检索，例如用音频检索乐谱或用乐谱检索音频。

2. 零样本音乐分类 无需标注数据，基于语义相似性将音乐分类到特定类别（如风格、情绪等）。

3. 音乐推荐 基于语义相似性进行音乐推荐，支持同一模态内的推荐（如音频到音频）。

CLaMP 3的技术原理

1. 多模态数据对齐 CLaMP 3通过对比学习，将不同模态的音乐数据（如乐谱、MIDI、音频）和多语言文本统一到一个共享的语义空间。模型学习将不同模态的数据映射到相似的向量表示，从而实现跨模态检索。

2. 对比学习框架 采用对比学习（如CLIP的变体）训练模型。模型通过正样本对（如音乐与对应文本）和负样本对（随机配对的样本）学习区分语义相关和不相关的数据，优化表示空间。

3. 多语言支持 基于XLM-R（一种多语言预训练模型）实现多语言文本嵌入，支持27种语言的训练，并泛化到100种语言。

4. 大规模数据集训练 模型在大规模数据集（如M4-RAG）上进行训练，包含231万对高质量的音乐-文本对，覆盖27种语言和194个国家。

5. 特征提取与表示

   1. 乐谱：使用Interleaved ABC符号。

   2. MIDI：转换为MIDI文本格式（MTF）。

   3. 音频：提取MERT特征。

CLaMP 3的应用场景

1. 音乐推荐 根据文本描述或音乐片段，推荐语义相似的音乐，支持个性化推荐。

2. 音乐创作辅助 通过文本生成匹配的音乐，帮助创作者找到灵感或调整音乐风格。

3. 音乐教育 检索相关音频、乐谱或教学资源，支持多语言学习。

4. 音乐分类与分析 零样本分类音乐风格、情绪等，评估音乐语义相似性。

5. 多媒体创作 为视频或图像匹配合适的音乐，提升内容制作效率。

CLaMP 3的项目资源

• 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

结语

CLaMP 3的推出，标志着音乐信息检索技术迈向了一个新的高度。无论是音乐推荐、创作辅助，还是教育和多媒体创作，CLaMP 3都展现出了强大的应用潜力。对于开发者、音乐爱好者以及内容创作者来说，CLaMP 3无疑是一个值得探索的宝藏工具。立即访问项目官网，体验CLaMP 3的强大功能吧！