在人工智能技术不断迭代升级的当下，音乐信息检索领域迎来了重大突破。清华大学人工智能学院朱文武教授团队推出的CLaMP 3，作为一款多模态、多语言的音乐信息检索框架，为音乐爱好者、创作者、教育者以及研究者们带来了全新的体验与可能。本文将深入剖析CLaMP 3的技术原理、核心功能、应用场景，带你全面了解这一创新框架。

一、CLAMP-3是什么

CLaMP 3打破了传统音乐信息检索的局限，实现了多模态数据与多语言文本在同一框架下的高效检索。它将乐谱（如ABC符号）、音频（如MERT特征）和表演信号（如MIDI文本格式）这些不同模态的音乐数据，与多种语言的文本描述，通过对比学习的方式，对齐到一个共享的表示空间中。这一设计使得用户在进行音乐信息检索时，不再受限于单一的模态或语言，极大地拓展了检索的维度和灵活性。

在多语言支持方面，CLaMP 3表现尤为出色。它基于XLM-R多语言预训练模型实现多语言文本嵌入，不仅支持27种语言的训练，还能泛化到100种语言。这意味着全球各地的用户都可以用自己熟悉的语言进行音乐检索，真正实现了音乐信息检索的全球化。

二、CLAMP-3的主要功能

（一）跨模态音乐检索

1. 文本到音乐检索：用户只需输入文本描述，CLaMP 3就能从海量音乐资源中检索出语义匹配的音乐。无论是用中文描述“激昂的摇滚乐”，还是用英文“Gentle classical music”，CLaMP 3都能精准定位到符合要求的音乐作品。

2. 图像到音乐检索：借助如BLIP模型生成的图像描述，CLaMP 3可以实现图像到音乐的检索。上传一幅宁静的森林图片，CLaMP 3会为你推荐与之氛围相符的舒缓音乐。

3. 模态内与跨模态检索：在不同音乐表示形式之间，CLaMP 3也能轻松实现检索。比如用一段音频检索对应的乐谱，或者通过乐谱查找匹配的音频，为音乐从业者和研究者提供了极大的便利。

（二）零样本音乐分类

CLaMP 3无需标注数据，就能基于语义相似性将音乐分类到特定类别，如音乐风格、情绪等。对于一首新的音乐作品，即使没有任何先验的标注信息，CLaMP 3也能通过与已有知识的对比，判断它属于流行、古典还是民谣风格，或者是欢快、悲伤等情绪类型。

（三）音乐推荐

基于语义相似性，CLaMP 3能够进行同一模态内的音乐推荐。根据用户听过的音频，推荐相似风格的其他音频。这种推荐方式不仅考虑了音乐的表面特征，更深入到语义层面，为用户发现更多符合自己口味的音乐。

三、CLAMP-3的技术原理

1.多模态数据对齐：CLaMP 3将不同模态的音乐数据和多语言文本统一到共享语义空间。基于对比学习，模型把不同模态的数据映射成相似的向量表示。在这个过程中，乐谱、音频、表演信号和文本虽然形式不同，但在向量空间中能够找到彼此的关联，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。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），模型学习区分语义相关和不相关的数据，不断优化表示空间。这样，模型就能更好地理解音乐与文本之间的语义联系，提高检索的准确性。

3.多语言支持：基于XLM-R多语言预训练模型，CLaMP 3实现了强大的多语言文本嵌入。这一模型在多种语言上进行预训练，学习不同语言的语法、语义和表达方式，使得CLaMP 3能够处理多种语言的文本，并且泛化到更多未训练的语言。

4.大规模数据集训练：CLaMP 3在大规模数据集（如M4-RAG）上进行训练，该数据集包含231万对高质量的音乐–文本对，覆盖27种语言和194个国家。丰富的数据让模型学习到了全球多样的音乐风格、文化背景下的音乐特征以及对应的语言描述，提升了模型的泛化能力和检索性能。

5.特征提取与表示

• 乐谱：使用Interleaved ABC符号来表示乐谱，这种符号系统能够有效地编码乐谱信息，便于模型进行处理和学习。

• MIDI：将MIDI转换为MIDI文本格式（MTF），使得MIDI数据能更好地融入整个框架，与其他模态数据进行交互和检索。

• 音频：提取MERT特征，MERT特征能够有效捕捉音频中的关键信息，为音频模态的检索和分析提供了有力支持。

四、CLAMP-3的应用场景

1.音乐推荐：音乐平台可以利用CLaMP 3，根据用户的文本搜索记录、音乐播放历史等，推荐语义相似的音乐，实现个性化推荐。这有助于提升用户体验，增加用户在平台上的停留时间和活跃度。

2.音乐创作辅助：创作者在灵感枯竭时，可以通过输入文本描述，如想要的音乐风格、情感表达等，让CLaMP 3推荐相关音乐，从中获取创作灵感。或者根据已有的音乐片段，借助CLaMP 3找到风格匹配的其他音乐，为创作提供参考。

3.音乐教育：在音乐教育中，教师可以利用CLaMP 3检索相关音频、乐谱或教学资源。不同国家的教师和学生可以用自己的母语进行检索，获取多语言的学习资料，丰富教学内容，促进音乐教育的国际化和多元化。

4.音乐分类与分析：音乐研究者可以借助CLaMP 3的零样本分类功能，对新发现或未分类的音乐进行风格、情绪等方面的分类。同时，通过评估音乐语义相似性，分析不同音乐之间的联系和差异，挖掘音乐发展的规律。

5.多媒体创作：在视频制作、游戏开发等多媒体创作领域，CLaMP 3可以为视频或图像快速匹配合适的音乐。根据视频的场景、氛围和情节，选择相应的音乐，提升内容制作效率，增强作品的感染力和吸引力。

五、总结

CLaMP 3的出现，为音乐信息检索领域带来了新的思路和方法。随着技术的不断发展和应用的深入，相信CLaMP 3将在更多领域发挥重要作用，推动音乐产业和相关领域的创新发展。无论是音乐爱好者、创作者，还是研究者和教育者，都值得关注和探索CLaMP 3带来的无限可能。 

六、项目地址

项目官网：https://sanderwood.github.io/clamp3/

源码仓库：https://github.com/sanderwood/clamp3

模型下载：https://huggingface.co/sander-wood/clamp3

技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.10362

在线体验：https://huggingface.co/spaces/sander-wood/clamp3

（文：小兵的AI视界）