国产AI音乐模型Mureka V7发布：技术升级与功能实测

随着人工智能技术的不断演进，AI 音乐的生成品质与普及度正在迅速提升。早期 AI 音乐在音质保真度和人声自然度方面存在的明显不足，正随着模型的快速迭代而得到改善。

2025年7月23日，昆仑万维正式发布了其新一代音乐大模型 Mureka V7。据官方资料显示，该模型在平均表现评分、混音质量、人声真实感及整体音质等多个关键指标上，表现优于海外同类产品 Suno 的 V4.5 版本。与前代 V6 相比，Mureka V7 在旋律动机的丰富性和编曲质量上实现了显著提升，同时增强了人声与乐器的真实度。

Mureka V7 已在其官方网站全面上线，供用户体验。

功能实测：从音色模仿到风格参考

Mureka V7 的一个核心功能是“自定义歌手”。该功能允许用户通过上传音频或提供视频链接，让 AI 模型学习并模仿特定音色来演唱全新的歌曲。

以歌手王菲的音色为例，其声线具有独特的空灵感和气声处理技巧。在使用 Mureka V7 对其音色进行模仿并重新演绎《清平调》时，生成结果在很大程度上再现了原唱的声线特质，尤其在尾音处理上体现了相似的慵懒感。

此外，“音乐参考”是另一项实用功能。模型通过分析用户上传的音乐，识别其曲风、节奏、配器和情绪，并生成风格相似的原创作品。例如，将近期在社交媒体流行的，由印度歌曲《Tunak Tunak Tun》改编的《刚买的飞机被打啦》作为参考，Mureka V7 能够生成旋律和节奏相似的曲目，并自动配以风格化的视觉MV。

常规功能方面，模型支持通过文本描述直接生成不同风格的音乐。输入李白的诗歌《将进酒》并指定“说唱金属”风格，模型可以生成一首融合了诗词与摇滚元素的歌曲。对于背景音乐 (BGM) 的创作，用户可通过简单的提示词（如“回忆童年的温暖钢琴旋律”）生成免版权的纯音乐片段，或上传参考音频（如《Summer》、《权力的游戏》主题曲）来创作风格相近的乐曲。

对于生成结果不满意的情况，Mureka V7 提供了基础的音频编辑工具，支持局部修改、歌曲延长、乐器分轨和音频裁剪，并兼容十种语言的音乐创作。

技术核心：进化的MusiCoT思维链

Mureka V7 的性能提升，得益于其自研的音乐生成专用思维链 MusiCoT (Analyzable Chain-of-Musical-Thought Prompting) 的持续优化。

在大型语言模型领域，思维链 (Chain-of-Thought, CoT) 是一种引导模型在回答问题前先进行一步步推理的提示方法，以提升复杂任务的准确性。昆仑万维将此概念应用于音乐创作，其核心逻辑是“先想结构后生成”，模拟人类音乐家的创作过程。在输出具体的音频 Token 之前，模型会预先规划好音乐的整体结构，包括段落、情绪递进和编排布局。

MusiCoT 的另一个特点是生成结构的可解释与可控性。借助 CLAP (对比式语言-音频预训练模型)，AI 生成音乐的思维链变得明确可读。这使得用户可以通过输入任意长度的参考音频作为风格提示，更精确地控制生成结果。相较于 Suno 等模型在音乐结构和可控性方面的探索，Mureka 的 MusiCoT 提供了一条更具可解释性的技术路径。

语音合成新模型：Mureka TTS V1

除音乐生成外，昆仑万维此次还发布了一款新的音频模型 Mureka TTS V1，专注于通用语音合成。

与强调旋律、和声的音乐模型不同，TTS (Text-to-Speech) 模型更关注对各类声音的通用表达。Mureka TTS V1 的主要创新在于引入了 Voice Design 能力，允许用户通过自然语言文本描述来定义所需音色的特征，而非局限于在预设音色库中进行选择。用户可以描述声音的性别、年龄、情感、语气风格和语速，实现高度个性化的语音合成。

根据官方公布的对比数据，在与行业主流竞品 ElevenLabs TTS V2 的比较中，Mureka TTS V1 在语音质量、分词与语句节奏的自然度以及整体听感上具备优势，但在发音准确性上略有不足。这表明，Mureka TTS V1 在声音的“创造性”和“可定义性”方面形成了差异化，尤其适用于影视、游戏、广告等需要高度定制化配音的场景。

例如，输入“童音女声，12岁左右，声音清脆悦耳，热情洋溢”或“男性新闻播音员，语音清晰稳定，语气冷静理性”，模型均能生成符合描述的音频片段，实现了从创意描述到声音输出的全流程生成。

在大型模型 Scaling laws 的边际效益减弱的背景下，AI 行业的焦点正逐步转向垂直领域的应用落地。昆仑万维通过在音乐、音频等 AIGC 创作领域的持续投入，旨在打通从底层技术到应用产品的转化路径，抢占内容创作场景的生态位。自2024年4月首次亮相以来，Mureka 模型通过快速迭代，已吸引了大量用户，显示出其产品在市场中的受欢迎程度。