随着人工智能技术的飞速发展，音乐创作进入了一个全新的时代。本专题以“音乐风格控制”为核心，系统梳理了当前最具代表性的 AI 音乐生成工具和资源，旨在为用户提供全面的参考和指导。专题涵盖了从多语言音乐创作到古典音乐生成的多种应用场景，深入解析了各工具的核心技术和独特优势。例如，Mureka O1 以其多语言支持和情感表达能力脱颖而出；NotaGen 则在古典音乐领域展现了卓越的生成质量；而 InspireMusic 则以高效快速的特点赢得了广泛赞誉。无论您是需要精准风格控制的专业音乐人，还是希望尝试个性化音乐生成的爱好者，本专题都将为您提供专业的建议和实用的工具推荐。让我们一起探索 AI 驱动下的音乐创作新纪元！

工具测评与排行榜

1. Mureka O1

• 功能对比：Mureka O1 是昆仑万维推出的全球首款音乐推理大模型，采用“思维链”技术提升生成质量。支持多语言创作、歌词生成、风格控制和音色克隆等功能。提供 API 接口和模型微调能力。
• 适用场景：适用于广告、影视、游戏、教育等场景，尤其适合需要多语言支持和复杂情感表达的音乐创作任务。
• 优缺点分析：
  • 优点：支持多语言创作，具备高度的情感表达能力和丰富的功能（如歌词生成、音色克隆）。API 接口和模型微调能力使其灵活性极高。
  • 缺点：对非专业用户可能较难上手，且在特定领域（如古典音乐）的表现可能不如专精模型。

2. NotaGen

• 功能对比：由多所高校联合研发，基于预训练、微调和强化学习技术生成高质量古典乐谱。支持通过“时期-作曲家-乐器”等条件控制音乐风格，无需人工标注。
• 适用场景：适用于音乐创作、教育、影视配乐等场景，特别适合需要生成高精度古典音乐的用户。
• 优缺点分析：
  • 优点：在古典音乐领域表现出色，具备高度可控性和音乐性。优化方法（CLaMP-DPO）提高了生成质量。
  • 缺点：主要专注于古典音乐，对于其他风格的支持有限，功能相对单一。

3. InspireMusic

• 功能对比：由阿里巴巴通义实验室开发，支持通过文字描述或音频提示生成多种风格的音乐作品。核心技术包括音频 tokenizer、自回归 Transformer 模型、扩散模型（CFM）和 Vocoder。
• 适用场景：适用于音乐创作、音频处理及个性化音乐生成等场景，适合需要快速生成高质量音乐的用户。
• 优点：支持长音频生成、多种采样率，并提供快速与高音质两种推理模式，功能全面且高效。
• 缺点：在某些特定领域（如古典音乐）的表现可能不如 NotaGen，且对复杂风格控制的支持略显不足。

排行榜

1. Mureka O1：综合性能最强，功能丰富，适合多语言、多场景需求。
2. InspireMusic：生成速度快，质量高，适合快速创作和多样化需求。
3. NotaGen：在古典音乐领域表现突出，但功能较为单一。

使用建议

• 如果需要多语言支持、复杂情感表达以及灵活的功能扩展，选择 Mureka O1。
• 如果需要快速生成高质量音乐，且对风格多样性有一定要求，选择 InspireMusic。

• 如果专注于古典音乐创作或教育，选择 NotaGen。

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