面向音乐爱好者的 AI 音乐制作平台
不是一个「输入一句话出首歌」的玩具,而是一条完整的创作链路:听得懂参考曲 → 拆得开成品 → 写得出旋律 → 改得动细节 → 发得出去。 下面三个是主路径,其余模块都是为它们服务的。
① 照着样片学编曲
上传参考曲 → 自动读出速度/调性/和弦/段落/能量曲线 → 抽出「编曲骨架」→ 套用到你的工程(可只借和声或只借节奏)
② 把一段音乐分轨
上传成品 → 分离成人声/鼓/贝斯/其他(可到乐器级)→ 逐轨独奏试听与下载 → 直接送进 Remix / 采样 / 伴奏提取
③ 给歌词谱曲
粘贴歌词 → 标段落与中文声调 → 生成多个旋律候选(可真的试听)→ 逐句重生成、锁定乐句 → 自动配和弦、出带词乐谱
平台分层模块地图(P0 = 首版必须有,P1 = 体验加分,P2 = 规模化再做)
三件容易被忽略、但决定成败的事
算力:分轨与生成必须 GPU
现有香港机(2C2G、无 GPU)跑不动音源分离与大模型的实时推理。需要 GPU 推理机 / 云函数 / 第三方 API 三选一,并用任务队列削峰。
版权:参考曲学习与分轨的边界
「学习编曲」输出的是可解释的结构参数(和弦、节奏、密度),不复制原音频;分轨结果仅供个人练习与 Remix,需在产品内明确授权声明与二次分发限制。
卡顿:浏览器端必须能流畅预览
波形渲染用 WebGL/Canvas 分块、音频不整段下载(切片 + 流式)、重计算放 Web Worker。爱好者最容易因为「点一下卡三秒」而流失。
参考曲学习编曲 核心工作流 ①
把一首你喜欢的歌喂进去,平台不是「翻唱」,而是把它的编曲逻辑拆成可读、可改、可复用的参数,让你的作品站在同样的结构上。
分析结果
—段落结构
点色块看这一段在做什么能量曲线
响度 + 频谱质心(亮度)和弦进行(16 小节,点小节试听)
F#m–D–A–E 循环编曲骨架:每轨在做什么
这就是「可以学走的东西」| 轨位 | 角色 | 频段 | 进场 | 密度 |
|---|
和参考曲的差距
套用到我的工程
导出
音乐分轨 核心工作流 ②
把一段成品音乐拆成独立音轨。用途不只是 Remix:练耳扒带、做伴奏、提取人声、切采样,全靠这一步。
1 · 上传音频
2 · 选择分离粒度
3 · 分轨结果
—4 · 导出
分轨之后可以做什么(这决定了它的价值上限)
🎤 提取伴奏 / 消人声
卡拉 OK、翻唱、练琴用。人声轨还能反向导出成 acapella 做和声分析。
🥁 扒鼓与扒贝斯
分轨后单独听鼓组更容易听清;可一键转成鼓组 MIDI(P1),直接变成你的节奏模板。
✂️ 切片采样
在波形上按瞬态自动切片 → 做成采样包,回到工作台里当素材用(需先确认授权)。
歌词谱曲 核心工作流 ③
中文谱曲的难点是「倒字」——旋律走向和字的声调打架就会听不懂词。这个模块把声调显式标出来,让旋律跟着字走,并给出多个候选让你挑。
1 · 歌词与结构
每行前面的标签=段落2 · 声调标注(自动)
一声平 · 二声扬 · 三声拐 · 四声降3 · 音乐设定
4 · 旋律候选(点 ▶ 试听)
—三种走向可以真的听出差别
5 · 精细化(P1)
6 · 输出
编辑与混音工作台 P1 · 决定「能不能改到底」
生成只是起点。爱好者真正会留下来,是因为能在这里把细节改到自己满意:多轨时间线、钢琴卷帘、和弦轨、歌词轨、混音台。
工作台必备模块
建议先做「片段编排」而不是完整 DAW
爱好者做音乐更多是拼 loop 和段落,不是精修自动化。首版做「时间线 + 卷帘 + 混音台」三件套就够,把精修留给 P2,能省掉一半工作量。
开发路线图 按依赖顺序,不按难度
建议分成四期。原则是:每一期结束时都有一个完整可用的闭环,而不是四个半成品同时开工。
MVP
- 音频分析:BPM/拍点、调性、和弦进行、段落切分(先做准,这三项是所有功能的地基)
- 分轨:2 轨与 4 轨,排队 + 进度 + 逐轨试听下载
- 歌词谱曲:声调标注 + 三条候选 + 试听 + MIDI 导出
- 工作台:单工程多轨时间线 + 钢琴卷帘 + 播放(沿用现有 /studio/ 的引擎)
- 账号与作品库(已有)、导出与分享链接
好用
- 结构参数化输出:编曲骨架、能量曲线、与参考曲对比雷达
- 套用与移调改速(和弦自动移调、鼓组重新量化)
- 6 轨 / 乐器级分离、后处理(降噪、de-bleed、响度归一)
- 旋律精细化:逐句重生成、锁定乐句、自动配和弦、转装饰音
- 混音台与效果器预设、工程版本树、云同步
规模
- 素材库:Loop / 采样 / 和弦模板 / 鼓组模板,按 BPM 与调性检索
- 社区:作品发布、可播放链接、参考曲榜、评论批注到时间点
- 协作编曲:多人分轨、版本合并
- 移动端 PWA、离线草稿
生态
- AI 人声合成(试唱 / 虚拟歌手)、母带处理
- DAW 插件与工程互导、素材市场与授权结算
- 版权指纹比对与合规审核
技术选型建议
现有服务器能扛到哪一步
跑不动的部分
音源分离、伴奏生成、大模型推理 —— 当前香港机 2C2G 无 GPU,全部需要外部算力。
现在就能跑的部分
静态站点、账号系统、作品库、符号层面的旋律生成与前端合成试听(即现有 /studio/ 这套)—— 这也是为什么建议 P0 先做符号层。
三条算力路线
① 云 GPU 按量(起步最省事) ② 包月 GPU 实例(量稳后更便宜) ③ 第三方分离 API(最快上线,成本高、可控性差)。建议先用 ③ 验证需求,再转 ①→②。