Open-Source Modelle für die Musikgenerierung: Ein Überblick über HeartMuLa

Grundlagenmodelle für Musik: Die HeartMuLa-Familie als Open-Source-Ansatz

Im Bereich der künstlichen Intelligenz schreitet die Entwicklung von Modellen, die komplexe menschliche Ausdrucksformen verstehen und generieren können, stetig voran. Ein aktueller Beitrag zu dieser Entwicklung ist die Einführung von HeartMuLa, einer Familie von Open-Source-Grundlagenmodellen, die speziell für das Verständnis und die Generierung von Musik konzipiert wurden. Diese Modelle zielen darauf ab, die Forschung und praktische Anwendung im Bereich der Musik-KI durch einen transparenten und zugänglichen Ansatz zu fördern.

Die Architektur der HeartMuLa-Familie

Die HeartMuLa-Familie ist modular aufgebaut und integriert vier Hauptkomponenten, die zusammen ein umfassendes System für die Musikverarbeitung bilden:

• HeartCLAP: Ein Modell für Audio-Text-Alignment. Diese Komponente ist darauf ausgelegt, eine gemeinsame Einbettungsraum-Darstellung für musikalische Semantik und Textbeschreibungen zu lernen. Dies ermöglicht eine präzise Musik-Tagging und eine effektive abteilungsübergreifende Abfrage, was wiederum als Grundlage für nachfolgende generative Aufgaben dient.
• HeartTranscriptor: Ein robustes Modell zur Liedtexterkennung. Speziell für die komplexen Signale in Musik optimiert, bietet HeartTranscriptor eine genaue Transkription von Liedtexten und ist in der Lage, auch in anspruchsvollen realen Musikszenarien zuverlässig zu arbeiten.
• HeartCodec: Ein Musik-Codec-Tokenizer mit niedriger Bildrate. Diese Komponente ist für die effiziente Kodierung und Dekodierung von Musikdaten verantwortlich. Sie zeichnet sich durch eine niedrige Bildrate von 12,5 Hz bei hoher Wiedergabetreue aus, was die Erfassung langfristiger musikalischer Strukturen bei gleichzeitiger Beibehaltung feinkörniger akustischer Details ermöglicht. Dies trägt wesentlich zur Effizienz der autoregressiven Modellierung bei.
• HeartMuLa: Ein LLM-basiertes Liedgenerierungsmodell. HeartMuLa ist die zentrale Komponente für die Generierung von Musik. Es ist in der Lage, Musik von hoher Wiedergabetreue unter verschiedenen, vom Benutzer steuerbaren Bedingungen zu synthetisieren. Dazu gehören textliche Stilbeschreibungen, Liedtexte und Referenz-Audio. Das Modell bietet zudem spezielle Modi für die feinkörnige Kontrolle musikalischer Attribute und die Erzeugung kurzer, ansprechender Musikstücke, beispielsweise als Hintergrundmusik für Videos.

Technische Innovationen und Leistungsmerkmale

Ein wesentlicher Aspekt des HeartMuLa-Projekts ist die technische Tiefe, mit der die einzelnen Komponenten entwickelt wurden. HeartCodec beispielsweise komprimiert Rohwellenformen in diskrete Token und nutzt dabei semantisch angereicherte Encoder, einen Ultra-Low-Frame-Rate-Kompressor und einen Decoder für hochpräzise Rekonstruktion. Diese Architektur ermöglicht es, sowohl hochgradige musikalische Attribute als auch feingranulare klangliche Details zu erfassen.

Die Leistungsfähigkeit von HeartMuLa wird durch eine hierarchische Modellierungsarchitektur und einen mehrstufigen Trainingsansatz, der Warmup, Vortraining, überwachtes Fine-Tuning und Reinforcement Learning umfasst, maximiert. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Modell, langfristige zeitliche Abhängigkeiten und globale musikalische Strukturen zu erlernen, während es gleichzeitig eine präzise Einhaltung des Liedtextes und eine effektive Steuerung des Gesamtmusikstils gewährleistet.

Besonders hervorzuheben ist die Anwendung von Direct Preference Optimization (DPO) im vierten Trainingsschritt. DPO ermöglicht es dem Modell, aus Präferenzdaten zu lernen, ohne ein explizites Belohnungsmodell oder Online-Sampling zu erfordern. Dies führt zu einer stabilen und zielgerichteten Optimierung, die sowohl die globale semantische Kohärenz als auch die lokalen akustischen Details verbessert.

Evaluierung und Ergebnisse

Die Evaluierung der HeartMuLa-Modelle erfolgte sowohl objektiv als auch subjektiv. Die Ergebnisse zeigen, dass HeartMuLa in der Lage ist, eine stabile und wettbewerbsfähige Leistung über verschiedene Sprachen hinweg zu erbringen. Insbesondere bei der Liedtextklarheit erzielt das Modell die niedrigsten Phoneme Error Rates (PER) in allen getesteten Sprachen, wie Englisch, Chinesisch, Japanisch, Koreanisch und Spanisch. Dies deutet darauf hin, dass die generierten Texte deutlich klarer und weniger verschwommen sind als bei einigen etablierten kommerziellen Systemen.

In Bezug auf die musikalische Qualität erreicht HeartMuLa hohe und konsistente SongEval-Werte, wobei die Struktur- und Natürlichkeitseinstufungen professionellen Standards entsprechen. Im Gegensatz zu vielen Open-Source-Grundlagenmodellen, die bei nicht-englischen Aufgaben Schwierigkeiten haben, zeigt HeartMuLa keine Leistungseinbußen in verschiedenen Sprachregionen. Das Modell bewahrt eine konstante Stil-Adhärenz und Audioqualität in Chinesisch, Japanisch, Koreanisch und Spanisch.

Subjektive Bewertungen durch menschliche Zuhörer bestätigen die positiven objektiven Ergebnisse. HeartMuLa erreicht hohe Werte in Dimensionen wie Musikalität, Harmonie, Struktur, Wiedergabetreue, Kreativität, Einprägsamkeit und Text-Alignment.

Inferenzbeschleunigung

Ein weiterer Fokus der Entwicklung lag auf der Effizienz der Inferenz, insbesondere für die Generierung langer Musikstücke. Durch den Einsatz von Optimierungen wie KV-Cache-Alignment, FlashAttention und CUDA Graph konnte die End-to-End-Generierungszeit erheblich reduziert werden. Diese systemweiten Optimierungen ermöglichen eine effiziente Einzelbeispiel-Inferenz für lange Musikstücke, ohne die musikalische Qualität zu beeinträchtigen. Die Ergebnisse zeigen, dass Streaming-Inferenz die niedrigste Latenz bei gleichbleibend hoher Qualität erreicht.

Ethische Aspekte und Verantwortlichkeit

Die HeartMuLa-Familie ist als Open-Source-Initiative konzipiert, um die Forschung im Bereich der Musik-KI voranzutreiben. Die Entwickler betonen, dass das Modell statistische akustische Darstellungen lernt, um neuartige musikalische Kompositionen zu generieren, anstatt urheberrechtlich geschütztes Material zu reproduzieren. Durch die Verwendung eines vielfältigen Trainingsdatensatzes, der kulturell und sprachlich unterschiedliche Musikinhalte umfasst, soll das Modell in der Lage sein, in verschiedenen Musikstilen innovativ zu sein und zur menschlichen Musikkunst und zum kulturellen Erbe beizutragen.

Die Entwickler betonen auch die Notwendigkeit, KI-generierte Inhalte zu kennzeichnen, um die Verantwortlichkeit für Urheber und Zuhörer zu gewährleisten. Es wird ein Wasserzeichenmodell implementiert, um die Audiosicherheit zu gewährleisten und die Authentifizierung von Inhalten zu erleichtern. Dies wird als entscheidend für die Etablierung eines standardisierten Verantwortungsprotokolls im sich schnell entwickelnden Bereich der KI-Musikgenerierung angesehen.

Fazit

Die HeartMuLa-Familie stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Forschung und Anwendung von Grundlagenmodellen für Musik dar. Durch die Kombination von spezialisierten Komponenten für Audio-Text-Alignment, Liedtexterkennung, effiziente Musik-Kodierung und ein leistungsstarkes Generierungsmodell bietet HeartMuLa ein umfassendes und steuerbares System für die Musik-KI. Die Open-Source-Natur und die nachgewiesene Leistungsfähigkeit, insbesondere in Bezug auf Liedtextklarheit und die Fähigkeit zur Generierung langer Musikstücke, positionieren HeartMuLa als eine vielversprechende Grundlage für zukünftige Innovationen in der Musikproduktion und -forschung.

Bibliographie

- Yang, D., Xie, Y., Yin, Y., Wang, Z., Yi, X., Zhu, G., Weng, X., Xiong, Z., Ma, Y., Cong, D., Liu, J., Huang, Z., Ru, J., Huang, R., Wan, H., Wang, P., Yu, K., Wang, H., Liang, L., Zhuang, X., Wang, Y., Guo, H., Cao, J., Ju, Z., Liu, S., Cao, Y., Weng, H., & Zou, Y. (2026). HeartMuLa: A Family of Open Sourced Music Foundation Models. arXiv preprint arXiv:2601.10547. - HeartMuLa. (2026). HeartMuLa/heartlib. GitHub. - Hugging Face. (o. J.). Daily Papers - Hugging Face. Abgerufen am 16. Januar 2026. - Zhao, M., Zhong, Z., Mao, Z., Yang, S., Liao, W.-H., Takahashi, S., Wakaki, H., & Mitsufuji, Y. (2024). OpenMU: Your Swiss Army Knife for Music Understanding. arXiv preprint arXiv:2410.15573. - Ma, Y., Øland, A., Ragni, A., Del Sette, B. M., Saitis, C., Donahue, C., Lin, C., Plachouras, C., Benetos, E., Shatri, E., Morreale, F., Zhang, G., Fazekas, G., Xia, G., Zhang, H., Manco, I., Huang, J., Guinot, J., Lin, L., Marinelli, L., Lam, M. W. Y., Sharma, M., Kong, Q., Dannenberg, R. B., Yuan, R., Wu, S., Wu, S., Dai, S., Lei, S., Kang, S., Dixon, S., Chen, W., Huang, W., Du, X., Qu, X., Tan, X., Li, Y., Tian, Z., Wu, Z., Wu, Z., Ma, Z., & Wang, Z. (2024). Foundation Models for Music: A Survey. arXiv preprint arXiv:2408.14340. - Yuan, R., Lin, H., Wang, Y., Tian, Z., Wu, S., Shen, T., Zhang, G., Wu, Y., Liu, C., Zhou, Z., Ma, Z., Xue, L., Wang, Z., Liu, Q., Zheng, T., Li, Y., Ma, Y., Liang, Y., Chi, X., Liu, R., Wang, Z., & Li, P. (2024). ChatMusician: Understanding and Generating Music Intrinsically with LLM. arXiv preprint arXiv:2402.16153. - Yuan, R., Lin, H., Guo, S., Zhang, G., Pan, J., Zang, Y., Liu, H., Liang, Y., Ma, W., Du, X., Du, X., Ye, Z., Zheng, T., Jiang, Z., Ma, Y., Liu, M., Tian, Z., Zhou, Z., Xue, L., Qu, X., Li, Y., Wu, S., Shen, T., Ma, Z., Zhan, J., Wang, C., Wang, Y., Chi, X., Zhang, X., Yang, Z., Wang, X., Liu, S., Mei, L., Li, P., Wang, J., Yu, J., Pang, G., Li, X., Wang, Z., Zhou, X., Yu, L., Benetos, E., Chen, Y., Lin, C., Chen, X., Xia, G., Zhang, Z., Zhang, C., Chen, W., Zhou, X., Qiu, X., Dannenberg, R., Liu, J., Yang, J., Huang, W., Xue, W., Tan, X., & Guo, Y. (2025). YuE: Scaling Open Foundation Models for Long-Form Music Generation. arXiv preprint arXiv:2503.08638. - Liu, S., Hussain, A. S., Wu, Q., Sun, C., & Shan, Y. (2024). MuMu-LLaMA: Multi-modal Music Understanding and Generation via Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2412.06660.