系列教程说明
这是「AI专家养成计划」系列教程的第92篇，共140篇。本系列从零基础出发，70天带你掌握AI核心技能。晚课以实战为主，手把手教你动手操作。
上篇回顾
今天早课我们了解了AI音乐创作的全景：
- AI音乐的原理：从MIDI生成到音频合成，AI如何理解音乐的节奏、旋律和和声
- 主流工具概览：Suno、Udio、MusicGen等工具各自的特点和适用场景
- 音乐提示词的基本结构：风格、情绪、乐器、节奏四个维度的描述方法
今晚的实践课，我们将亲手用AI创作完整的音乐作品，从简单的哼唱旋律到完整的歌曲制作。
实操一：Suno入门——3分钟生成第一首歌
Suno是目前最火的AI音乐生成工具，支持中文歌词，操作极其简单。
第一步：注册账号
- 打开浏览器，访问
suno.com - 点击右上角 Sign Up
- 用Google或Discord账号快速注册
- 免费账号每天有10次生成机会（每次生成2个版本）
第二步：进入创作界面
登录后点击 Create 按钮，你会看到两种模式：
- Simple Mode：只需输入描述，AI自动生成歌词和音乐
- Custom Mode：自己写歌词，指定风格
我们先用Simple Mode体验：
- 在输入框中输入：
A cheerful pop song about a sunny weekend picnic with friends - 点击 Create
- 等待约1分钟，Suno会生成两个版本
- 点击播放按钮试听
第三步：用中文试试
清空输入框，输入：一首欢快的中文流行歌曲，关于夏天在海边冲浪的快乐时光
你会发现Suno能很好地理解中文描述，生成带中文歌词的歌曲。
小技巧：描述越具体，生成结果越可控。一首歌太模糊，一首80BPM的轻快民谣吉他伴奏的中文情歌则能精确控制风格。
实操二：掌握音乐提示词的四个维度
好的音乐提示词需要覆盖四个关键维度。记住这个公式：
风格 + 情绪 + 乐器 + 场景 = 精准的音乐描述
维度一：风格（Genre）
| 中文描述 | 英文提示词 | 适用场景 |
|---|
|———|———–|———|
| 流行 | Pop, K-pop, J-pop | 日常、轻松 |
|---|---|---|
| 摇滚 | Rock, Indie Rock, Punk | 激情、力量 |
| 电子 | EDM, Synthwave, Lo-fi | 科技感、放松 |
| 古典 | Classical, Orchestral | 庄重、史诗 |
| 爵士 | Jazz, Smooth Jazz | 优雅、慵懒 |
| 说唱 | Hip-hop, Rap | 节奏感、态度 |
| 民谣 | Folk, Acoustic | 温暖、叙事 |
维度二：情绪（Mood）
常用情绪词：happy（欢快）、melancholic（忧郁）、energetic（充满活力）、peaceful（平静）、epic（史诗）、dreamy（梦幻）、nostalgic（怀旧）
维度三：乐器（Instruments）
指定乐器能让AI更好地控制编曲：piano（钢琴）、guitar（吉他）、violin（小提琴）、synthesizer（合成器）、drums（鼓）、saxophone（萨克斯）
维度四：场景/用途（Context）
告诉AI这首歌的用途：background music for a tech presentation、theme song for a podcast intro、meditation music for yoga
实战练习：组合提示词
试试这5个组合，观察生成效果的差异：
Upbeat electronic pop, energetic, synth bass and drums, for a workout playlistSlow acoustic folk, nostalgic and warm, fingerpicked guitar, about childhood memoriesEpic orchestral cinematic, heroic and dramatic, full orchestra with choir, for a movie trailerChill lo-fi hip-hop, relaxed and dreamy, vinyl crackle and soft piano, for late-night studyingChinese traditional fusion, peaceful and elegant, guzheng and flute, about mountain scenery
每个都生成一遍，对比感受不同维度组合带来的音乐差异。
实操三：自定义歌词创作
Simple Mode虽然方便，但Custom Mode才是真正的创作利器。你可以精确控制歌词内容。
第一步：准备歌词
在Suno的Custom Mode中，歌词支持结构标签：
`
[Intro]
(纯音乐前奏，4小节)
[Verse 1]
清晨的阳光洒在键盘上
咖啡的香气弥漫在房间
打开电脑开始新的一天
AI和我一起创造无限
[Chorus]
用代码编织梦想的翅膀
让音乐在指尖流淌
科技与艺术的交汇点
这是我们共同的乐章
[Verse 2]
屏幕上的旋律渐渐成型
每一个音符都充满感情
机器学习读懂了我的心
把想象变成了真实的声音
[Chorus]
用代码编织梦想的翅膀
让音乐在指尖流淌
科技与艺术的交汇点
这是我们共同的乐章
[Bridge]
从零到一的突破瞬间
灵感与算法完美碰撞
未来已来 不必等待
音乐的世界没有边界
[Outro]
(渐弱的钢琴旋律，慢慢淡出)
`
第二步：指定音乐风格
在Style栏输入：Indie Pop, Electronic, Female Vocal, 120BPM
第三步：生成并调整
点击Create，试听两个版本。如果不满意：
- 调整歌词的节奏感（每行字数影响节奏）
- 修改风格描述（换个子流派）
- 在歌词中加入
[Guitar Solo]、[Drum Break]等结构指令
实操四：MusicGen本地生成——不花一分钱
如果你想完全掌控音乐生成过程，或者不想受限于平台的每日额度，可以用Meta开源的MusicGen在本地运行。
前提条件：需要一块至少6GB显存的显卡（GTX 1060及以上）。没有显卡也可以用CPU，但速度会慢很多。
第一步：安装环境
`bash
# 创建虚拟环境
python3 -m venv musicgen-env
source musicgen-env/bin/activate
# 安装依赖
pip install torch torchaudio –index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install audiocraft transformers
`
第二步：编写生成脚本
创建文件 generate_music.py：
`python
import torchaudio
from audiocraft.models import MusicGen
# 加载模型（首次运行会下载约3GB模型文件）
print(“正在加载MusicGen模型…”)
model = MusicGen.get_pretrained(‘facebook/musicgen-small’)
model.set_generation_params(duration=15) # 生成15秒音乐
# 文本描述生成音乐
descriptions = [
“A peaceful piano melody with soft strings, perfect for relaxation”,
“Upbeat electronic dance music with heavy bass drop”,
“Chinese traditional music with erhu and bamboo flute”,
]
print(“开始生成音乐…”)
wav = model.generate(descriptions)
# 保存文件
for i, desc in enumerate(descriptions):
filename = f”generated_{i}.wav”
torchaudio.save(filename, wav[i].cpu(), sample_rate=32000)
print(f”已保存: {filename}”)
print(f” 描述: {desc}”)
print(“全部完成！”)
`
第三步：运行生成
`bash
python generate_music.py
`
首次运行会下载模型（约3GB），之后每次生成15秒音乐大约需要30秒（GPU）或3-5分钟（CPU）。
MusicGen的三个模型规格：
| 模型 | 参数量 | 显存需求 | 生成质量 |
|---|
|——|——–|———|———|
| musicgen-small | 300M | 4GB | 适合快速原型 |
|---|---|---|---|
| musicgen-medium | 1.5B | 8GB | 平衡之选 |
| musicgen-large | 3.3B | 16GB | 最高质量 |
进阶：旋律条件生成
MusicGen还支持旋律引导——你哼一段旋律，AI在此基础上生成完整编曲：
`python
import torchaudio
from audiocraft.models import MusicGen
model = MusicGen.get_pretrained(‘facebook/musicgen-melody’)
# 加载你的哼唱音频
melody, sr = torchaudio.load(‘my_humming.wav’)
# 基于旋律生成
wav = model.generate_with_chroma(
descriptions=[“A full band arrangement with drums, bass, and guitar”],
melody_wavs=melody,
melody_sample_rate=sr,
)
torchaudio.save(“arranged_song.wav”, wav[0].cpu(), sample_rate=32000)
`
实操五：完整项目——制作一首完整的播客片头
现在我们把学到的技能组合起来，完成一个实战项目：为一个科技播客制作片头音乐。
项目需求：
- 时长：15-20秒
- 风格：科技感、现代、专业
- 用途：播客每期开头的固定音乐
- 要求：有明确的开头和结尾，中间有节奏推进
第一步：用Suno生成候选版本
在Custom Mode中输入：
歌词：
`
[Intro]
(电子音效渐入)
[Verse]
Tech vibes, future lives
Knowledge flows, insight grows
Welcome to the show
[Outro]
(电子音效渐出)
`
风格：Electronic, Futuristic, Podcast Intro, 110BPM, Clean Production
生成两个版本，选择节奏感更好的那个。
第二步：用MusicGen生成备选
`python
descriptions = [
“A modern tech podcast intro music, electronic with subtle beats, “
“professional and clean, 15 seconds, starts soft and builds up, “
“ends with a clear resolution”
]
wav = model.generate(descriptions, progress=True)
torchaudio.save(“podcast_intro_option.wav”, wav[0].cpu(), sample_rate=32000)
`
第三步：对比选择
| 对比维度 | Suno版本 | MusicGen版本 |
|---|
|———|———|————-|
| 完整度 | 有歌词，更像歌曲 | 纯音乐，更像BGM |
|---|---|---|
| 专业感 | 流行风格，亲和力强 | 电子风格，科技感强 |
| 适用场景 | 娱乐类播客 | 科技/商业类播客 |
| 后期编辑 | 需要剪辑缩短 | 可直接使用 |
根据你的播客定位选择最合适的版本。
第四步：简单后期处理（可选）
如果需要调整音量或添加淡入淡出，用Audacity（免费开源音频编辑软件）：
- 打开Audacity，导入生成的音频
- 选中开头2秒 → 效果 → 淡入
- 选中结尾2秒 → 效果 → 淡出
- 如果音量太大，效果 → 音量标准化
- 导出为MP3：文件 → 导出 → 导出为MP3
今日总结
- Suno是入门首选：操作简单，支持中文，免费额度够日常练习
- 提示词四维度：风格+情绪+乐器+场景，组合越精确效果越好
- MusicGen适合进阶：开源免费，本地运行，支持旋律引导生成
- 实战是最好的学习：从真实需求出发（如播客片头），比漫无目的地生成更有效
今日行动项
- 初级：在Suno上用Simple Mode生成3首不同风格的歌曲，对比效果
- 中级：用Custom Mode写一段原创歌词，生成一首完整的歌曲
- 进阶：安装MusicGen，用代码生成一段纯音乐，尝试旋律引导功能
📖 地铁深读：AI音乐的版权迷局
这个板块专为地铁通勤设计，每篇5-10分钟。不想深读可以跳过，不影响主线学习。
AI生成的音乐，版权归谁？
这是一个目前没有明确答案的法律问题。但了解现状对你很重要。
Suno的立场：免费用户生成的音乐，Suno保留商业使用权；付费用户可以商用，但Suno仍保留模型训练的权利。换句话说，你付了钱可以卖歌，但Suno可能用你的歌来改进模型。
MusicGen的立场：作为Meta开源模型，MusicGen本身没有版权限制。但训练数据中包含受版权保护的音乐，生成的音乐是否”衍生作品”至今没有定论。
真实案例：2024年，一首AI生成的歌曲在流媒体平台获得了数百万播放量，引发了关于”AI音乐是否应该标注”的激烈讨论。目前Spotify等平台没有强制标注AI生成内容，但行业自律组织正在推动相关标准。
给你的建议
- 个人学习和非商用：放心使用，不必担心版权问题
- 商业用途：优先使用付费版Suno或Udio，保留授权记录
- 混合作品：AI生成+人工后期编辑的”混合创作”，版权归属更清晰
- 标注来源：即使不是法律要求，标注”AI辅助创作”也是行业好习惯
推荐学习资源
- Suno官方教程：
suno.com/blog有很多创作技巧 - MusicGen论文：搜索”Simple and Controllable Music Generation”（Meta AI）
- Audacity官网：
audacityteam.org免费音频编辑软件 - r/AIMusic子版块：Reddit上的AI音乐社区，每天都有新作品和教程分享
下篇预告
明天早上8点：Day47——早课 AI与游戏设计
明天下午5点：Day47——晚课 AI游戏设计实战
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