MuseNet 背后的核心技术基于类似于 GPT-2 的大规模转换器模型，该模型经过训练可以预测序列中的下一个标记。在这种情况下，标记代表音符和乐器。通过分析数十万个 MIDI 文件中的和声、节奏和风格模式，MuseNet 在没有明确使用传统音乐理论进行编程的情况下，形成了自己对音乐结构和作曲的理解。
MuseNet 最令人印象深刻的方面之一是它的多功能性。它可以以特定作曲家或流派的风格生成音乐，甚至可以以新颖的方式结合不同的风格。例如，它可以采用古典乐曲的开头音符并以流行风格继续，或者将不同音乐时代的元素融合到一首乐曲中。
MuseNet 的界面允许用户以两种模式与 AI 交互：简单和高级。在简单模式下，用户可以通过选择作曲家或风格并随意选择著名乐曲的开头来快速生成样本。高级模式提供了更多控制，允许用户直接与模型交互并创作全新的作品。
该系统理解和复制各种音乐风格的能力通过其多样化的曲目得到展示，其中包括肖邦和拉赫玛尼诺夫等古典作曲家，以及披头士乐队和乡村音乐等现代艺术家和流派。这种广泛的功能使 MuseNet 成为音乐家、作曲家和音乐爱好者寻找灵感或创作音乐的新方法的宝贵工具。
MuseNet 的技术超越了简单的模式识别。它展示了对长期音乐结构的理解，通常在整个作品中保持连贯的主题和主题。这是通过考虑多达 4,096 个标记的上下文来实现的，从而使其能够创作具有复杂、不断发展的结构的音乐。
MuseNet 的主要功能包括：
- 生成四分钟的音乐作品
- 支持十种不同的乐器
- 能够结合多种音乐风格
- 两种用户交互模式：简单和高级
- 长期的音乐结构理解
- 作曲家和流派特定的生成功能
- 高级模式下可自定义的生成参数
- 能够从著名乐曲的开头继续创作
- 无监督学习音乐模式和结构
- 生成 MIDI 输出以供进一步编辑和制作
- 基于 Web 的界面，易于访问和使用
- 与其他音乐制作工具集成的潜力
- 能够生成独特的原创作品
- 适应各种音乐流派和风格