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如果我想对一首歌填新歌并合成演唱,用哪个AI工具

Answer

如果您想对一首歌填新词并合成演唱,可以使用以下 AI 工具:

  1. ACE Studio:
    • 实操步骤:
      • 第一步:准备音频素材。使用干声转换,在软件中分别导入人声干声和伴奏[文件-导入-导入音频],放在两个轨道上。干声用于转成 MIDI 做 AI 演唱。注意,男歌女唱或女歌男唱时,导入前先进行变调。常用工具如 TME Studio(地址:https://y.qq.com/tme_studio/index.html#/editor ),可用于音频分离;Vocalremover(地址:https://vocalremover.org/zh/key-bpm-finder ),包含音频分离、变调、BPM 查询等功能。
      • 第二步:干声转换。转换前先将工程 BPM 设置为与歌曲一致,然后将音频轨道的文件拖入到空白的歌手轨道进行干声转换。
      • 第三步:选择歌手。软件左侧有歌手可选择,长按拖动到歌手轨道的头像处即可切换歌手。
  2. Suno 和 Udio:推出了上传音频文件生成音乐的功能,有了前置旋律,可以精确控制每首歌的速度、旋律、配器、合成等。可以用提示词多 Roll 一些和流派、心情、场景相关的曲子,把点数用来 roll 更多细节调整的部分,提升作品品质。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

张吃吃:AI歌手| ACE Studio入门教程及工作流分享

使用干声转换,我们需要在软件中分别导入人声干声和伴奏[文件-导入-导入音频],放在两个轨道上。干声是用来转成MIDI做AI演唱的。如下图所示:注意,如果是男歌女唱或者女歌男唱,请在导入前先进行变调后再导入(不会变调的看下方工具推荐)。通常女声比男声高5个key左右,不绝对,大家根据听感测试调整即可。有两个工具我在进行前期音频素材准备时较常用:TME Studio腾讯音乐开发的AI音频工具箱,其中我最常用的是音频分离,可用于将人声和伴奏从歌曲中提取出来。地址:https://y.qq.com/tme_studio/index.html#/editorVocalremover包含音频分离、变调、BPM查询等功能,我使用较多的是变调和BPM查询。建议在准备素材阶段,就将音频调整到所需调,并获取到BPM。地址:https://vocalremover.org/zh/key-bpm-finder[heading3]第二步:干声转换[content]在转换之前,有一个很重要的动作:请先将工程BPM设置为与歌曲一致,就是界面顶部这个东东,前面是BPM后面是拍数,请把BPM修改为上述操作获取到的数字,这一步是为了后续微调的时候方便音符对齐节奏:设置完成后,将音频轨道的文件拖入到空白的歌手轨道,即可进行干声转换。[heading3]第三步:选择歌手[content]软件左侧有歌手可以选择,长按拖动到歌手轨道的头像处即可切换歌手。

吵爷:AI音乐-自定义前奏的一种工作流

Suno和Udio都推出了上传音频文件生成音乐的功能,很多行业大号都拿来做了各种无厘头编曲(像卡兹克的:倒车请注意),确实狠魔性~短期可以出很多流量。不过玩归玩,这个功能对于AI音乐的作用,在于精确的控制力。有了前置的旋律,我们可以精确控制每首歌的:速度(Tempo)再也不用去背那些绕口的速度词了(什么Allegro,Moderato...),可以精确控制我们想要的BPM旋律(Melody)通过自己制作一段简单的旋律,让AI补全并在整首歌贯穿,并且可以旋律+速度实现一谱变速,节省大量Roll旋律的时间。配器(Instrumentation)按照自己的想法选择音乐的乐器,减少提示词里乐器不灵光的情况(比如Suno的Drum solo),也可以自己开脑洞选择一些特殊的音色,比如用笛子吹小步舞曲~合成(synthesizer)当我们手上有两支BPM完全相同,调性也相同的音乐时,可以尝试更多的拆分组合,尝试一些更好玩的效果。这个还没试,之后会找时间试一些曲子。既然上传音频大大节省了对着一首歌猛roll的点数消耗,那每个月的点数拿来干嘛呢?首先,我们可以用提示词多Roll一些和流派,心情,场景相关的曲子。在减少了限制以后,AI音乐会发挥更多的创造力,Suno官方也提过(less is more),让AI音乐展现更强的一面。然后把这些好的旋律存起来,可能是前奏,副歌,或者一段和声,都可以作为之后制作的素材。其次,把点数用来roll更多细节调整的部分,比如某段曲子里面,一定要让它升调,不走平调,把冲的钱用在提升每首作品的品质上。下面用一个简单的例子来演示一下这个工作流:

[音乐学习] AI音乐-自定义前奏的一种工作流

Suno和Udio都推出了上传音频文件生成音乐的功能,很多行业大号都拿来做了各种无厘头编曲(像卡兹克的:倒车请注意),确实狠魔性~短期可以出很多流量。不过玩归玩,这个功能对于AI音乐的作用,在于精确的控制力。有了前置的旋律,我们可以精确控制每首歌的:速度(Tempo)再也不用去背那些绕口的速度词了(什么Allegro,Moderato...),可以精确控制我们想要的BPM旋律(Melody)通过自己制作一段简单的旋律,让AI补全并在整首歌贯穿,并且可以旋律+速度实现一谱变速,节省大量Roll旋律的时间。配器(Instrumentation)按照自己的想法选择音乐的乐器,减少提示词里乐器不灵光的情况(比如Suno的Drum solo),也可以自己开脑洞选择一些特殊的音色,比如用笛子吹小步舞曲~合成(synthesizer)当我们手上有两支BPM完全相同,调性也相同的音乐时,可以尝试更多的拆分组合,尝试一些更好玩的效果。这个还没试,之后会找时间试一些曲子。既然上传音频大大节省了对着一首歌猛roll的点数消耗,那每个月的点数拿来干嘛呢?首先,我们可以用提示词多Roll一些和流派,心情,场景相关的曲子。在减少了限制以后,AI音乐会发挥更多的创造力,Suno官方也提过(less is more),让AI音乐展现更强的一面。然后把这些好的旋律存起来,可能是前奏,副歌,或者一段和声,都可以作为之后制作的素材。其次,把点数用来roll更多细节调整的部分,比如某段曲子里面,一定要让它升调,不走平调,把冲的钱用在提升每首作品的品质上。下面用一个简单的例子来演示一下这个工作流:

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2025-04-19
学AI上钉钉
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2025-04-19
我想要做一首歌,请给我推荐免费的AI大模型
以下为您推荐一些免费的 AI 大模型及获取方式: 1. 国内: 阿里的通义千问大模型接口:您可以打开链接创建 API key。 智谱 AI(ChatGLM)、科大讯飞(SparkDesk)也有免费接口,但国内的大模型大多限制一定免费额度的 Token。 2. 国外: 谷歌的 Gemini 大模型(gemini 1.5)。 海外版 Coze 的 GPT4 模型,此模型免费且能图片识别,但需要给服务器挂梯子。想使用的话,推荐参考张梦飞同学写的教程:,里面有手把手教您如何给服务器科学上网以及如何使用海外版 coze。 另外,为了帮助您更好地理解 AI 大模型的相关知识,以下是一些概念和原理的介绍: 1. 生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC。 2. 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习,电脑通过找规律进行学习。 监督学习使用有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习使用的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法(因有很多层所以叫深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,比如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
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2024-04-22