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汗青:实测 Mureka:懂行业、绝对实用的 AI 音乐交付工具
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汗青:
实测 Mureka:懂行业、绝对实用的 AI 音乐交付工具
用户4242
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用户6411
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2月19日修改
🔗 原文链接:
https://mp.weixin.qq.com/s/FOtOgL-b...
原创 汗青 AI Talk 汗青 AITalk
2025年09月29日 18:00 山东
提到AI音乐模型,在国内绕不开对
Mureka
的讨论。
作为一个长期接触AI音乐创作的团队,我们每天都在测试各种音乐模型。而对于音乐模型的评价,实际上可以有很多角度。
比如我们最常提及的音乐性,编曲、乐器、声线演绎的复杂度,音乐风格的宽度。还有就是可听性,很多人会把可听性和音乐性混淆,但这显然是两件事,大众传播广的音乐不一定是音乐性最丰富的作品。
另外就是实用性,比如当我对某个场景 (电影 BGM、广告配乐、短视频魔性音乐等) 有明确需求, 或者我想参考某个曲风时,
能不能在有限的输入下生成可用的作品?能不能快速把创意落地?
实际上这也是我们测试 Mureka 最新 7.5 版本的测试印象:它不是最复杂、最花哨的 AI 音乐模型,但在交付应用场景下非常“对路子”。
有兴趣的朋友可以复制链接访问试用:
www.mureka.cn
。
慢慢聊下我们的体验。
V7.5: 中文音乐质量提升
Mureka 最近推出的 V7.5
版本,相比 V6,其
音乐质量
,尤其是中文歌曲的表现有了明显进步。
•
咬字更清晰
,听感接近真人歌手;
•
呼吸和停顿更自然
,带有真实的换气感;
•
情感层次更丰富
,能够在克制与爆发间实现平滑过渡,让演唱更具代入感。
我们一直比较在意AI音乐中华语音乐的表现,原因无外乎两点:一是这对于国内市场的商业应用更接地气,无关乎高低:国内音乐市场的流行偏好是有自己明确特色的。
另外就是,国内的模型团队显然在华语音乐上更有机会做出接地气的产品。在 AI 图像和 AI 影像等层面,这样的例子已经很多了。
这里用突出人声的民谣歌曲,重点看下人声质量、情感层次的表现:
提示词:一首中文民谣独唱,副歌要有明显的换气点(像歌手在舞台上真实呼吸),不能一口气唱到底。
V6
V7.5
除了音色表现,V7.5 在
提示词的执行力
上也有显著提升。无论是复杂的结构设计,还是具体的唱法要求,它都能很好地还原。
我们尝试一个长提示词的生成,测试提示词遵循效果:
提示词:一首中文 EDM 抒情歌曲。开头以淡入的钢琴和空灵合成器营造孤独氛围,逐渐叠加电子鼓点和分层合成器,形成渐进式的紧张感。副歌部分进入 Future Bass/Progressive House 风格的爆发,低音厚重有力,合成器旋律明亮且抓耳,带有空间感和氛围感。整体编曲要冷冽、忧伤又带有希望,人声清晰自然,歌词主题围绕“寻找、消失、渴望”,保持情绪递进。