现在有哪些在编曲、混音、配乐等音乐制作层面发挥作用的 AI 产品？

以下为您介绍一些 AI 编曲工具及相关知识： ACE Studio 入门教程及工作流： 1. 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，放在两个轨道上。干声用于转成 MIDI 做 AI 演唱。若男歌女唱或女歌男唱，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/keybpmfinder ），包含音频分离、变调、BPM 查询等功能。 2. 干声转换：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。 3. 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。 AI 对音乐创作的改变： 过去一首歌的制作流程包括作词与作曲、编曲、录音、混音/修音、母带等环节，需多人长时间协作，普通音乐爱好者难以完成。现在 AI 合并了很多环节，1 个人不到 1 天可创作出一首歌曲。AI 能帮创作者迅速搭起一首歌的框架，创作者可把更多精力投入到歌词、音色、节奏等个人表达部分。如创作《西游不能停》时，大量时间花在歌词创作和 flow 打磨上，beats 和 rap 用 AI 生成。但 AI 也有生成结果不可控、保真度低等不足。 AI 音乐自定义前奏的工作流： Suno 和 Udio 推出上传音频文件生成音乐的功能，有了前置旋律，可精确控制速度（Tempo）、旋律（Melody）、配器（Instrumentation）、合成（synthesizer）。上传音频节省了点数消耗，点数可用于多 Roll 一些和流派、心情、场景相关的曲子并存好旋律素材，也可用于 roll 更多细节调整提升作品品质。 希望以上内容对您有所帮助。

作曲编曲需要掌握多方面的知识，主要包括以下几个方面： 1. 乐理知识：如音符、节拍、调式、和声等基础理论。 2. 乐器演奏：熟悉至少一种乐器的演奏技巧和特点，有助于更好地理解和创作音乐。 3. 音乐史：了解不同时期、风格的音乐特点和发展脉络。 4. 声学知识：包括声音的传播、频率、音色等。 5. 曲式结构：如奏鸣曲式、回旋曲式等常见的音乐结构。 获取这些知识的途径有： 1. 专业课程学习：报名参加音乐院校或培训机构的作曲编曲课程。 2. 自学教材：通过阅读相关的乐理、作曲编曲教材进行学习。 3. 在线课程：利用网络上丰富的音乐教学资源。 4. 向专业人士请教：与有经验的作曲家、编曲家交流学习。 5. 实践练习：通过不断地创作和修改作品来积累经验和提高技能。

要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。

围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

以下是在钉钉上学 AI 的相关内容： 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索： 登录钉钉客户端，在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后，填写 AI 助理信息，设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木：未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 创建应用： 进入，登录后点击创建应用，填写应用相关信息。 点击添加应用能力，选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布，发布后点击“点击调试”，会自动创建测试群聊，可在客户端查看。点击版本管理与发布，创建新版本发布。 项目配置： 点击凭证与基础信息，获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目，将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件，并设置 channel_type:"dingtalk"，注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅，点击已完成接入，验证连接通道，会显示连接接入成功。 使用：与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。

以下是一些常见的 AI 术语解释： Agents（智能体）：一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同，Agent 拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。 ASI（人工超级智能）：尽管存在争议，但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。 Attention（注意力）：在神经网络的上下文中，有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。 Bias（偏差）：AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。 Chatbot（聊天机器人）：一种计算机程序，旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。 CLIP（对比语言图像预训练）：由 OpenAI 开发的 AI 模型，用于连接图像和文本，使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。 TPU（张量处理单元）：谷歌开发的一种微处理器，专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。 Training Data（训练数据）：用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。 Transfer Learning（迁移学习）：机器学习中的一种方法，其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。 Validation Data（验证集）：机器学习中使用的数据集的子集，独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数（即架构，而不是权重）。属于技术范畴。 Knowledge Distillation（数据蒸馏）：数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集，使得在这一小数据集上训练出的模型，和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用，特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型，并能够促进模型的迁移学习和模型集成，提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。 RAG（检索增强生成）：检索增强生成。属于技术范畴。 Forward Propagation（前向传播）：在神经网络中，输入数据被馈送到网络并通过每一层（从输入层到隐藏层，最后到输出层）以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差，并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。 Foundation Model（基础模型）：在广泛数据上训练的大型 AI 模型，旨在适应特定任务。属于技术范畴。 GAN（通用对抗网络）：一种机器学习模型，用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗：一个“生成器”，创建新数据，另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。 Generative AI/Gen AI（生成式 AI）：AI 的一个分支，专注于创建模型，这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容，例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。 GPU（图形处理单元）：一种特殊类型的微处理器，主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。

以下是为您整理的关于 AI 混音软件的相关信息： 在游戏 PV《追光者》的制作中，团队尝试使用了分离人声的 AI 软件，对游戏宣传音乐进行人声去除和剪辑处理。但在实际应用中发现，大部分 AI 音乐难以满足紧张刺激场景画面所需的特定要求。 以下为您列举一些人工智能音频初创公司及其相关产品： ：由 AI 驱动的软件引擎，可生成音乐，能对手势、动作、代码或其他声音作出反应。 ：全球最大的音乐教育平台。 ：用于创作歌曲和音频录制的应用程序。 ：提供无缝录音室体验的一体化在线协作平台。 ：专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 ：视频编辑的音频解决方案。 ：由 AI 驱动的音乐工作室。 ：通过直观的软件/硬件生态系统为音乐演奏者提供世界级声音的民主化访问。 ：AI 音频插件和社区，弥合 AI 研究与创意之间的差距。 ：为音乐人、制作人和内容创作者提供 AI 驱动的混音服务。 ：为创作者提供的在线音乐软件，包括音乐母带处理、数字音乐发行、分期付款插件、免费样本包和协作工具。 （被 Meta 收购）：为创作者提供的音频和视频编辑软件。 ：音乐人的应用程序。 （前身为 Tonz）：实时神经信号处理。 ：奥地利制造的音频软硬件。 此外，VoiceSwap 推出了 StemSwap 工具，这是一个基于浏览器的工具，允许用户从完全混音的曲目中轻松快速地更改人声。它可以将歌曲分成四部分，隔离人声，并将其转换为其他歌手的声音。用户可以从授权歌手名单中选择新声音，并下载完整混音或各个音轨。

目前的 AI 技术可以帮助您将自己原创清唱配乐合成一首完整作品。有多种相关的软件和工具可供使用，例如一些专业的音频编辑软件，它们具备音频合成、混音等功能，可以将您的清唱和配乐进行整合和优化。但具体的效果可能会受到您的清唱质量、配乐选择以及操作技巧等因素的影响。

要通过 AI 为一段语音录音配乐，您可以参考以下步骤： 1. 分析语音内容：了解语音的情感、节奏和主题等方面的特点。 2. 选择合适的 AI 配乐工具： Amper Music：不需要深入的音乐理论或作曲知识即可使用，可根据预先录制的样本创建音乐曲目，并能使用音乐键、速度、个别乐器等进行修改。 AIVA：于 2016 年开发，不断改进，可为广告、视频游戏、电影等创作配乐。 Soundful：利用 AI 的力量为您的视频、流媒体、播客等点击一个按钮即可生成免版税的背景音乐，整个过程直观，只需选择类型、自定义输入并创建曲目。 3. 导入语音录音：将语音录音导入到所选的 AI 配乐工具中。 4. 设定配乐参数：根据语音的特点和您的需求，设定音乐的风格、节奏、情感等参数。 5. 生成配乐：让 AI 工具根据设定的参数生成配乐。 6. 调整和优化：聆听生成的配乐与语音录音的配合效果，如有需要，对配乐进行调整和优化。 请注意，具体的操作步骤和效果可能因所选的 AI 配乐工具和个人需求而有所不同。