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GitHub - facebookresearch/audiocraft 是 Meta 人工智能研究团队开源的深度学习库，专注于音频生成与处理领域，致力于通过先进的神经网络技术实现高质量、可控的音频内容创作。

核心功能：
- EnCodec 音频压缩与分词：集成业界领先的无损与有损音频压缩算法，支持高效音频表征学习，为下游生成任务提供高质量输入特征
- MusicGen 音乐生成模型：基于语言模型架构，支持通过文本描述或旋律线索生成高保真音乐片段，实现语义级音乐创作控制
- 文本与旋律条件生成：允许用户同时输入文字提示与参考旋律，精确引导生成结果的风格、节奏与情感走向
- 模块化训练与推理框架：提供完整的训练流水线与预训练模型接口，支持研究人员快速复现、微调或部署音频生成系统

特色优势
1. 技术前沿性：由 Meta AI 官方研发并持续维护，集成 EnCodec 与 MusicGen 等发表于顶级会议的最新成果，代表当前音频生成领域的技术标杆
2. 高度可控性：突破传统生成模型“黑箱”局限，支持多模态条件输入，实现从语义描述到音乐结构的精细化调控

使用场景：
- 音乐创作者在缺乏专业编曲能力时，可通过输入文字描述（如“轻快的电子舞曲，带有合成器主旋律”）快速生成符合创意构思的配乐素材
- 游戏或影视制作团队需根据场景氛围即时生成背景音乐时，可结合旋律参考与情绪关键词，实现动态音频内容适配
- 音频算法研究人员在探索生成模型新架构时，可基于该库提供的模块化组件快速搭建实验原型，加速模型迭代与验证

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