在AI音乐领域，中文歌曲的生成一直是个难题。尽管AI技术在音乐创作上取得了巨大进步配资学习网，但真正能唱出中文歌曲独特韵味的AI却寥寥无几。本文将带你体验Mureka V7.5的强大功能，从简单模式到高级模式，再到音频编辑，看看它如何让中文歌曲的创作变得更加简单和有趣，甚至可能开启中文音乐创作的新篇章。
这两年，AI音乐变化有点像坐过山车。
从最早SVC翻唱，到能生成旋律、编曲的大模型，再到Suno这样的现象级应用，让很多人第一次觉得「原来我也能写」”。
但在中文歌曲领域，能真正唱出我们耳朵里那种味道的AI，还屈指可数。
所以，当我听到昆仑万维上线了一款专门为中文优化的AI音乐模型：Mureka V7.5时，第一反应是：值得试一试。
毕竟，它不仅号称在细节上，能和国际顶尖模型掰一掰手腕，还专门调教过咬字、情绪、音色，让中文歌词听起来更自然、更有情感。
抱着好奇，第一时间打开了它。结果，生成后第一首歌就让我愣住了，情绪起伏、咬字的细腻感，是我在AI歌曲里很少听到的。
话不多说，先听歌：
感觉怎么样？进入首页，操作页面非常简洁，「创作音乐」区域有三个模块：简单模式、高级模式、音频编辑。
我先选择简单模式。让AI帮我想了个提示词：
写一首流行摇滚风的中文歌曲，歌名叫《诺基亚的夏天》。讲述一个少年时代的爱情故事，从短信、慢歌、校服，到毕业分离；主歌温暖怀旧，副歌情绪瞬间拉高，像是压抑多年后的情感宣泄。
没想到，它没有机械地照搬，帮我优化了提示词，还补充了创意说明和音乐细节。我只要点「下一步」，剩下就是傻瓜式等待。
不到一分钟，成了。上面你听到的。高潮部分「那个夏天」几个字冲上来的瞬间，情绪被点燃，感觉耳蜗把我带到了校园场景。
情绪还没散，我直接切到高级模式，想整一首更有空间感的歌，参考歌曲、歌手、歌词描述、甚至哼唱旋律，都能自己调。
选了个Pop风的嗓音，起了歌曲名叫《重力之外》，自己写版歌词，不过，好像不够味儿，干脆交给一键生成。
前奏一出来，厚实的合成器铺底，像一层雾拨开，主歌里乐器的留白也很克制，让我忍不住想去听完后面有没有什么惊喜瞬间。
第三轮，我想换个口味，看看Mureka在柔和情绪里能玩到什么程度，就选了 R&B。
给它的提示是：
夜晚的城市，潮湿的路面，路灯在雨幕里晕成一圈一圈的光。
节奏要松弛点，旋律要带着慵懒的呼吸。
前奏一响，低沉的贝斯，像雨点敲车窗；
主歌里，嗓音带着沙哑，好像隔着雨雾，在说一段很久以前的故事；
副歌、和声慢慢叠上来，情绪也不急不躁，让人忍不住一遍遍循环。
玩到这一步，有点上瘾。我翻了下它的曲库，发现选项夸张到离谱；曲风有23种，从古典、世界音乐、朋克、金属，到蓝调、民谣一应俱全。还能叠加情绪，比如欢快、浪漫、活力”等等。
这次我选了「世界音乐」，因为这种风格常有民族打击乐、空灵和声，以及像风一样的流动感。
我给它取了个名字：《风从远方来》。
一生成，第一秒的鼓声就一拍一拍砸进耳朵里，心跳一下被放大了，催着你往前走；背景里的空灵和声在游走，像远处有人在呼喊。旋律不拐弯，很快把我带进状态。
到这，我在想，能不能再来点「进阶玩法」？因为不可能所有音乐一次性做出来都非常满意。
然后发现，音频编辑能力也很好玩。这里有四个方面：
局部编辑，能针对某一段歌词重新生成旋律和演唱，不用推倒重来。比如：一首歌里有一句情绪不到位，可以单独修改，让整首歌的情绪一致。
延长，就是给有歌曲加长，比如副歌太短，直接无缝接一个延长段落，保持同样的风格和氛围。乐器分轨，可以把任何一首歌拆成鼓、贝斯、吉他、伴奏等单独轨道，这个功能玩混音、做翻唱的人会爱死。
剪裁就不说了，觉得哪里不满意，直接减掉即可。
像我这样纯好奇去玩的人，也能感受到它的细节做得很到位，编辑响应快、衔接流畅，没有那种“AI 硬拼接”的违和感。
不过，写再多都不如你真实感受下，再放几首我做的，能进到你的耳蜗里吗：
这些歌，我只是随手玩出来的，如果它们能让你哪怕有一秒跟着哼，就算值了；玩到这里，用 Mureka V7.5，三个模式我算是都跑了一遍。
不管是咬字，情绪还是旋律推进，都蛮自然的，不像过去很多 AI 歌曲，听着像卡在喉咙里。
所以，你有没有想过一个问题：为什么过去 AI 中文歌总是不好听？
很多人以为 AI 中文歌难听，因为模型不够强大、算力不够。但真正原因是，大多数模型的「耳朵」是用英文音乐训练出来的。
换句话说，它们理解的是西方旋律结构、英文的音节节奏，而不是汉语的声调、语感和文化氛围。
汉语音高变化本身就带有旋律，一个字的平、上、去、入，会影响一句话的旋律走向，这对 AI 来说，像学一门完全不同的乐器。
我第一次在老款 AI 歌曲里听到「爱你」两个字时，差点没认出来。模型把「爱」唱得像英文的 「I」，而「你」则完全丢了尾音的起伏，瞬间情绪断层。
词和曲的脱节，更是常见问题。
过去AI 歌曲生成，更像先做旋律，再硬塞歌词。尤其中文，字与字之间没有空格，歌词按意群和韵脚排布，但 AI 并不懂这种分句习惯。
于是，我们就会听到：
有些句子尾音被拉得很怪，只是为了凑节拍；有些情感词（比如想你、再见）落在了旋律的弱拍上，唱出来没力度。
英文歌里，这些问题不明显，因为英语的重音规律和四四拍天然契合。但中文歌，哪怕一个词落错拍，整句都不对味。
还有情绪。早期的 AI 歌曲，大多靠音量、速度去模拟情绪，快一点显得兴奋，慢一点就是悲伤。但人类的情绪变化不是调节按钮，而是从气息、咬字、甚至停顿里自然长出来的。
这些细节，过去AI 很难兼顾，它们听得懂音符，却听不懂中文歌的“呼吸”，也感受不到歌词背后的文化情绪，于是，就有了听起来像在唱中文，却没有唱出中文的味道。
那Mureka V7.5 又是怎么跨过这些门槛的呢？
后来我忍不住去翻了背后的技术细节。才发现，Mureka V7.5 这次能唱出「中文耳朵的味道」，并不单靠算力或者随便加点训练量，是把整个模型的「耳朵和大脑」都换了。
它用大量优质的中文歌曲去重新调教，让 AI 真正学会汉语的声调、韵律和情绪落点。
不再像过去那样用英文旋律去套中文歌词，那种平、上、去、入的微妙变化，它都能识别出来并融进旋律里，甚至会根据歌词里的意境去调整音高和节奏。
就像训练一个外国歌手唱京剧，不仅要教他吐字，还要让他懂得那个“味儿”。
V7.5还学会了听歌词，是先理解歌词的意群和情感，再去规划旋律的走向。
比如一个：想你，它会刻意把“想”落在情绪高点，让那种牵挂的张力自然出来，这种理解力，靠它在底层用 ASR（语音识别）技术做了优化，让模型能精准对齐字与音的关系。
换句话说，它一边唱歌一边看着歌词，每个字该重、该轻都心里有数。
还有一点很关键，它用了一套叫 MusiCoT 的架构去生成音乐，你可以把它理解成，AI是先学人类的创作逻辑，先构思情绪走向、段落结构，再细化到旋律和配器。
这样做的结果，是它的歌听起来更像一个有想法的创作者写出来的。
有一个对比数据：
Mureka V7.5的「音乐性」评分比同类高了 34.8%，歌词与旋律的契合度高了 45.2%。这些数字背后，其实就是你耳朵里那种“顺”的感觉。
图释： 在中文音乐生成评测中，Mureka V7.5 的歌曲质量和提示跟随表现均领先其他模型。
如果只谈技术升级，也还是工具的进步。我在意它把中文歌的创作门槛降下来了，让不会谱曲的人、写歌词有障碍的人，都能用母语做出一首有记忆、有情绪的歌。
这相当于一次文化上的守护。
毕竟在全球 AI 音乐潮流里，小语种音乐往往被忽视，而 Mureka V7.5 相当于在告诉我们中文歌的美感和文化，不必被牺牲在技术的统一标准下。
甚至我会想，未来孩子们的第一首原创歌，可能不再是五线谱上的笨拙哼唱，是他们用自己的话、自己的情绪，让 AI 帮他们唱出来的。
从更长远角度看，这可能也和昆仑万维的多模态布局、开源战略价值观连在一起的。
它试图在搭一套让更多人用中文去表达、去创造的底层能力，这样的投入，是那种你放在十年后回看，会觉得「好在那时候有人做了这件事」的事情。
或许未来某一天，我们会发现，陪伴一代人成长的旋律，不一定诞生在录音棚里，也可以诞生在每一个有故事、有情绪的人手中。
那时，我们回头看今天，可能会说，原来中文歌的新篇章，就是从这里翻开的。
文：王智远 本文由人人都是产品经理作者【王智远】，微信公众号：【王智远】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。
题图来自Unsplash配资学习网，基于 CC0 协议。
领航优配提示：文章来自网络，不代表本站观点。
