MuseNet est un réseau neuronal profond créé par OpenAI qui peut générer des compositions musicales de 4 minutes avec jusqu'à 10 instruments différents. Il combine des styles de différents genres tels que le country, Mozart et les Beatles. Il est basé sur la même technologie non supervisée polyvalente que GPT-2, un modèle de transformateur à grande échelle entraîné pour prédire le jeton suivant dans une séquence, qu'il s'agisse de son ou de texte. Le modèle est entraîné sur des données séquentielles, en lui demandant de prédire la note suivante en fonction d'un ensemble de notes. Il utilise un encodage par accords, qui considère chaque combinaison de notes jouant à un moment donné comme un 'accord' individuel et attribue un jeton à chaque accord. De plus, les jetons de compositeur et d'instrumentation sont utilisés pour donner plus de contrôle sur les types d'échantillons générés par MuseNet. Le modèle est capable de générer de la musique qui mélange différents styles et instruments, tout en étant capable de se souvenir de la structure à long terme d'une pièce. Il est entraîné en utilisant un ensemble de données collecté auprès de diverses sources telles que Classical Archives et BitMidi, ainsi que l'ensemble de données MAESTRO.