Suno：潜力、前景与趋势（英文）
作者机构：浙江大学计算机科学与技术学院 中央音乐学院音乐人工智能与音乐信息科技系 中国地质大学(武汉)艺术与传媒学院 浙江大学长三角智慧绿洲创新中心
出 版 物：《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》 (信息与电子工程前沿(英文))
年 卷 期：2024年第7期
页 面：1025-1031页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 13[艺术学] 1302[艺术学-音乐与舞蹈学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：supported by the National Natural Science Foundation of China (No.62272409) the Key R&D Program of Zhejiang Province,China (No.2022C03126) the Ministry of Culture and Tourism of China (No.2022DMKLB001)
主 题：音乐人工智能 音乐生成 音乐人工智能生成平台 Suno
摘 要：Suno因其出色的音乐生成能力受到广泛关注，其不仅展现了音乐人工智能技术的进步，也为音乐创作开辟了新的可能，是音乐人工智能生成发展的一个里程碑。本文介绍音乐人工智能生成的技术背景，总结音乐人工智能生成的通用技术框架，分析Suno的优势和局限，并讨论音乐人工智能的未来趋势。
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