一、AI 音乐生成技术是什么？

AI 音乐生成（AI Music Generation）指的是利用深度学习模型自动生成音乐，包括：

• 旋律（melody）

• 和声（harmony）

• 伴奏（accompaniment）

• 歌声（vocals）

• 歌词（lyrics）

• 音色合成（timbre synthesis）

• 多轨音乐（multi-track composition）

• 情绪控制、风格控制、结构控制

从最早的 RNN/LSTM，到 Transformer，再到今天的 Diffusion、VAE、Token Mixer、Large Audio Models（LAM），音乐生成已经从“玩具 Demo”进入“专业制作”时代。

---

二、AI 音乐生成技术的四大核心方向

1️⃣ symbolic-level 生成（符号级，如 MIDI / 乐谱）

模型输出 音符、节拍、力度、和弦。
特点：结构强、适合作曲，但没有真实音频。

代表技术：

• MuseNet（OpenAI）

• Music Transformer（Google Magenta）

• LakhNES、BachBot 等

它们用 Transformer 直接学习 MIDI token 序列。

---

2️⃣ audio-level 生成（音频级，如 WAV）

模型直接生成 高保真音频（24k–48k Hz）。

三条路线：

⭐（1）扩散模型（Diffusion）

通过噪声逐步反推生成声音，是目前行业主流。

代表：

• Stable Audio（Stability AI）

• AudioLDM / AudioLDM2

• Riffusion（Stable Diffusion 改进版）

• AudioGen（Meta）

优势：
✔ 可控性强（prompt、节奏、风格）
✔ 高保真，多风格

⭐（2）VAE / GAN 音频生成

较早期，现在被 diffusion 取代。

代表：

• Jukebox（OpenAI）→ 生成带人声的长音乐

• GANSynth（音色生成）

特点：可生成非常逼真的 timbre，但结构性弱。

⭐（3）Token-based 音频生成（语音/音频 Tokenizer → Transformer）

类似 GPT 生成“音频 token”，再解码成音频。

代表：

• Meta EnCodec（音频 tokenizer）

• MusicLM（Google）→ 直接生成长时间音乐

• Google's MusicCaps + MuLAN

这是 文本音乐描述 → 音频 token → 高保真音频 的路线。

---

3️⃣ AI 歌声与音色克隆（Voice/Timbre Clone）

目标：模仿某个歌手的音色唱歌。

主流技术：

• Diffusion 歌声模型（如 DiffSinger）

• RVC（Retrieval-based Voice Conversion）

• So-Vits-SVC（基于 VITS 的 voice conversion）

• BigVGAN（高保真 vocoder）

适合：

• Cover 翻唱

• AI 歌手

• 自定义虚拟人声音

---

4️⃣ AI 多轨与“制作人级生成”

让 AI 新生：

• 鼓

• 贝斯

• 和声

• pad

• lead

• 效果器（reverb, delay）

• 混音

代表产品：

• Suno AI（最强商用）

• Udio（最强开放生成）

• Meta MusicGen + EnCodec（伴奏/多轨）

• AIVA（配乐）

• BandLab SongStarter

现在可以一句 prompt 自动生成：

“来一首带弦乐的电影配乐，从低沉到高潮，2 分钟，悲壮风格。”

---

三、AI 音乐生成的核心技术原理

✔ 1. Tokenization（音频/音符分词）

类似语言模型，但要解决音频的复杂结构。

常见 token：

• 音符 token（MIDI）

• 音频码本（codebook）token：用 EnCodec/Descript Audio Codec 压缩

• 节奏 token

• 乐段 token

✔ 2. 高维序列建模（Transformer / Diffusion）

音乐比语言更长、结构性更强，所以模型设计重点是：

• 长序列建模（旋律 + 和声 + 节奏 + 段落）

• 分层结构（intro, verse, chorus）

• 多模态 alignment（text ↔ music）

✔ 3. Conditioning（提示控制）

输入指令可能包括：

• 风格（Rock、EDM、Jazz…）

• BPM（速度）

• 和弦走向

• 乐器编制

• 歌词

• 节奏 pattern

• 情绪（sad, epic, dreamy…）

大型模型（如 Suno v3、MusicLM）类似 ChatGPT 的 function-calling 机制，能根据 prompt 自动规划音乐结构。

✔ 4. Vocoder / Decoder（解码器）

将 token → 音频。

代表：

• EnCodec

• BigVGAN

• HiFi-GAN

• WaveRNN

---

四、主流 AI 音乐生成模型对比（2024–2025）

模型	类型	优点	缺点
Suno v3	多轨 + 歌声生成	效果最强，结构完整，可生成整首歌	不开源
Udio	歌曲生成	人声自然、混音专业	不开源
MusicLM（Google）	Token-based	长音乐质量非常高	数据版权问题，未完全公开
MusicGen（Meta）	Diffusion-free Token 模型	开源，稳定	音频质量略低于商业版本
AudioLDM2	Diffusion	开源，prompt 可控性强	混音欠专业
Jukebox（OpenAI）	VQ-VAE	可生成逼真歌声	模型巨大，难训练

---

五、AI 音乐生成的主要应用场景

1️⃣ 创作者工具

• AI 伴奏生成

• 和弦自动填充

• 自动鼓点生成

• 人声增强/修音

2️⃣ 商业音乐制作

• 广告配乐

• 游戏 BGM

• 影视旁白音乐

3️⃣ 虚拟歌手 / AI Idol

• 可训练自己的人声风格

• AI 歌曲直播

• UGC 音乐创作

4️⃣ 音频修复

• 去噪、声音增强

• 乐器轨道分离（你使用的 Demucs）

• 多源分离（VOC / 鼓 / 贝斯）

5️⃣ 游戏/元宇宙

• 自动生成背景音乐随场景变化

• 互动式 adaptive music

---

六、从技术演进看趋势（2025–2027）

1. AI = “音乐制作人”而不是“音乐插件”

模型会：

• 规划歌曲结构

• 写歌词

• 布局 verse / hook

• 多轨编排 + 混音

• 自动母带

像 Suno v3 已经做到 70%。

2. AI 歌手将成为主流

音色模型 + 情感控制（哭、喊、气声、假声）
虚拟人会真正“唱”出专业级歌曲。

3. 开源社区将出现“开源 Suno”

MusicGen + DiffSinger + BigVGAN → 完整 pipeline

4. 未来将出现“音乐 LLM”

类似 GPT-5 的结构：

• 长上下文 → 支持 10 分钟歌曲

• 多轨 token → 精准控制

• style adapter → 自定义风格

• 记忆你喜欢的乐器/和弦

你可以说一句：

“做一首像久石让 + Hans Zimmer 混合的交响乐，高潮要更宏大一些。”

AI 会自动生成三个版本让你挑。

---

七、要自己做一个 AI 音乐生成器，要怎么做？

一套 真实可落地方案。

✔ Minimal Version（3 周可完成）

1. 使用 Meta MusicGen（开源）生成伴奏

2. 使用 DiffSinger / RVC 生成歌声

3. 使用 BigVGAN 解码高质量音频

4. 前端用 Gradio 做页面

即可做一个“输入歌词 → 输出带人声的歌曲”的 Demo。

---

✔ Advanced Version（1–3 个月）

模块：

• Text2Music（音频 token 生成）

• Voice Clone（SoVits-SVC 4.1）

• Music Structure Planning（Transformer 分段生成）

• 多轨编排（鼓、和弦、旋律、主旋律）

• 自动混音（动态 EQ、压缩、Limiter）

训练数据：

• 多轨 stems（如 Slakh2100）

• 歌声数据

• 风格 MIDI 数据库

可以产出一个类似“开源 Suno”的系统。