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北京 – 清华大学人工智能学院朱文武教授团队近日发布了CLaMP 3，一款强大的多模态、多语言音乐信息检索框架。该框架基于对比学习，能够将乐谱、音频和表演信号与多种语言的文本描述对齐，为音乐检索、分类和推荐等应用带来了革命性的突破。
CLaMP 3：音乐理解的“通用语言”
CLaMP 3的核心在于其能够理解并关联不同形式的音乐信息。它不仅能处理传统的音频文件，还能理解乐谱（如ABC符号）和表演信号（如MIDI文本格式）。更重要的是，CLaMP 3支持27种语言的文本描述，并能泛化到100种语言，这意味着用户可以用自己熟悉的语言来搜索和理解音乐。
“CLaMP 3就像一个音乐的‘通用语言’，它打破了不同模态和语言之间的壁垒，让AI能够真正理解音乐的内涵，”一位业内专家评价道。
技术原理：对比学习与多模态对齐
CLaMP 3的技术核心在于对比学习和多模态数据对齐。通过对比学习，模型能够区分语义相关和不相关的数据，从而将不同模态的音乐数据和多语言文本统一到一个共享的语义空间。
具体来说，CLaMP 3采用了以下关键技术：
- 多模态数据对齐： 将乐谱、MIDI、音频等不同模态的音乐数据与多语言文本对齐，实现跨模态检索。
- 对比学习框架： 使用CLIP的变体进行训练，通过正负样本对学习区分语义相关和不相关的数据。
- 多语言支持： 基于XLM-R模型实现多语言文本嵌入，支持27种语言的训练，并泛化到100种语言。
- 大规模数据集训练： 在包含231万对高质量音乐-文本对的M4-RAG数据集上进行训练，覆盖27种语言和194个国家。
- 特征提取与表示： 对乐谱使用Interleaved ABC符号，对MIDI转换为MIDI文本格式（MTF），对音频提取MERT特征。
CLaMP 3的应用场景：无限可能
CLaMP 3的应用前景广阔，涵盖了音乐推荐、创作辅助、教育和多媒体创作等多个领域：
- 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。
- 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。
- 音乐教育： 检索相关音频、乐谱或教学资源，支持多语言学习。
- 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。
- 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。
开放资源：助力AI音乐研究
为了促进AI音乐研究的发展，清华大学团队开放了CLaMP 3的项目资源，包括：
- 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：AI赋能音乐的未来
CLaMP 3的推出标志着AI在音乐理解领域取得了重要进展。它不仅为音乐信息检索提供了更强大的工具，也为AI赋能音乐创作、教育和文化交流带来了新的可能性。随着CLaMP 3的不断发展和应用，我们有理由期待一个更加智能、更加个性化的音乐未来。
参考文献：
- Sander Wood, et al. CLaMP 3: Cross-Modal Language-Music Pre-training for Music Information Retrieval. arXiv preprint arXiv:2502.10362 (2025).
致谢：
感谢清华大学人工智能学院朱文武教授团队为本文提供的资料和信息。
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