核心理论支撑：基于CLAP（Contrastive Language-Audio Pretraining）模型的跨模态特征对齐技术，无需人工标注即可实现文本与音频特征的高效映射，同时结合CoT（Chain-of-Thought）思维链机制，将全局结构规划融入生成流程。

python
def musico_chain_planning(text_prompt, style_reference=None):
    # 1. 语义解析：提取情感、风格、乐器等关键特征
    text_features = clap_encoder.encode(text_prompt, mode="text")
    key_features = feature_extractor.extract(
        text_features,
        extract_dim=["emotion", "genre", "instrument", "tempo"]
    )  # 输出示例：{"emotion":"epic","genre":"chinese_folk","instrument":["erhu","drum"],"tempo":120}
    
    # 2. 结构规划：基于思维链生成音乐段落结构
    chain_prompt = f"""基于以下特征规划音乐结构：
    特征：{key_features}
    结构要求：主歌-预副歌-副歌-桥段-副歌，总时长10秒
    输出格式：{{"sections":[{"name":"","duration":0,"instruments":[],"volume":[]}]}}"""
    
    structure_plan = llm.generate(chain_prompt, max_tokens=512)
    # 输出示例：{"sections":[{"name":"主歌","duration":2,"instruments":["erhu"],"volume":[0.7]},...]}
    
    # 3. 结构校验与优化
    valid_score = structure_validator.check(
        structure_plan, key_features, style_reference
    )  # 校验结构与特征匹配度
    if valid_score < 0.8:
        structure_plan = structure_optimizer.adjust(
            structure_plan, key_features, adjust_dim=["duration", "instruments"]
        )
    
    return structure_plan

python
class MusiCoTGenerator:
    def __init__(self, clap_model_path, llm_model_path, device="cuda:0"):
        """初始化MusiCoT生成器
        Args:
            clap_model_path: CLAP模型权重路径
            llm_model_path: 思维链LLM模型路径
            device: 运行设备（cuda/cpu）
        """
        self.device = device
        self.clap_encoder = CLAPEncoder(clap_model_path, device=device)
        self.llm = LLMModel(llm_model_path, device=device)
        self.structure_validator = StructureValidator()
        self.music_generator = MusicGenDecoder(device=device)
    
    def generate(self, text_prompt, style_reference=None, output_path="output.wav"):
        """完整生成流程
        Args:
            text_prompt: 文本提示词
            style_reference: 参考音频路径（可选）
            output_path: 输出音频路径
        Returns:
            tuple: (音频数据, 结构规划报告)
        """
        # 1. 结构规划
        structure_plan = self._music_chain_planning(text_prompt, style_reference)
        # 2. 音乐生成
        audio_data = self.music_generator.generate(
            text_prompt, structure_plan, sample_rate=44100
        )
        # 3. 自我校验与优化
        audio_data = self._self_correction(audio_data, structure_plan)
        # 4. 保存输出
        self._save_audio(audio_data, output_path)
        return audio_data, structure_plan
    
    # 私有方法：封装核心流程
    def _music_chain_planning(self, text_prompt, style_reference):
        # 复用上述musico_chain_planning逻辑
        pass
    
    def _self_correction(self, audio_data, structure_plan):
        # 音频质量校验与优化
        pass
    
    def _save_audio(self, audio_data, output_path):
        # 音频保存（支持wav/mp3格式）
        pass

bash
# 1. 创建虚拟环境
conda create -n musico python=3.9 -y
conda activate musico

# 2. 安装核心依赖
pip install torch==2.1.0 torchaudio==2.1.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install clap-encoder==1.1.0 musicgen-pytorch==0.12.0
pip install transformers==4.35.2 accelerate==0.24.1
pip install soundfile==0.12.1 librosa==0.10.1

python
from musico_generator import MusiCoTGenerator

# 1. 初始化生成器（模型权重可从Mureka开放平台下载）
generator = MusiCoTGenerator(
    clap_model_path="./clap-weights",
    llm_model_path="./llm-weights",
    device="cuda:0"
)

# 2. 生成音乐（复合风格提示词）
text_prompt = "史诗感国风电音，主乐器二胡，副乐器电子鼓，节奏明快，适合游戏战斗场景"
audio_data, structure_plan = generator.generate(
    text_prompt=text_prompt,
    style_reference="./reference_battle.wav",  # 参考风格音频
    output_path="./battle_theme.wav"
)

# 3. 打印结构规划报告
print("生成结构报告：", structure_plan)

python
import pandas as pd
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def batch_generate(prompt_list, output_dir):
    """批量生成函数
    Args:
        prompt_list: 提示词列表
        output_dir: 输出目录
    """
    generator = MusiCoTGenerator(
        clap_model_path="./clap-weights",
        llm_model_path="./llm-weights",
        device="cuda:0"
    )
    
    # 多线程批量处理（控制并发数避免显存溢出）
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
        futures = []
        for i, prompt in enumerate(prompt_list):
            output_path = f"{output_dir}/music_{i}.wav"
            futures.append(executor.submit(
                generator.generate, prompt, output_path=output_path
            ))
        
        # 等待所有任务完成
        for future in futures:
            future.result()

# 从CSV读取批量任务
task_df = pd.read_csv("./batch_tasks.csv")  # 包含"prompt"列
batch_generate(
    prompt_list=task_df["prompt"].tolist(),
    output_dir="./batch_output"
)

对比维度

Mureka（MusiCoT）

Suno V4

Udio

M2UGen（腾讯）

核心技术

CoT+CLAP跨模态对齐

自回归音频生成

扩散模型+风格迁移

多模态适配器+LLM

语义匹配准确率

82%

40%

65%

70%

10秒生成耗时

20秒

45秒

30秒

25秒

显存占用（1080P）

9.6GB

14GB

12GB

11GB

适用场景

企业级批量生成、游戏/广告配乐

个人创意创作、短视频BGM

流行音乐demo制作

多模态（图/视频→音乐）生成

开放能力

API开放、支持微调

闭源、仅网页端

部分API开放

开源、支持二次开发

多语言支持

10种（中文优先）

3种（英文为主）

5种

8种