Audiocraft/MusicGen 是由 Meta（Facebook）AI 研究团队开发的一款开源音乐生成语言模型，能够根据文本描述或输入旋律生成高质量的音乐片段。 这是一款专为音乐创作者和 AI 研究者设计的生成式工具，最大亮点在于其对文本提示与旋律引导的双重控制能力，让音乐生成更具指向性与创意空间。
官网链接：https://github.com/facebookresearch/audiocraft

功能特点详述

• 基于文本描述生成音乐：用户只需输入如“欢快的电子舞曲，节奏为120 BPM”之类的自然语言描述，MusicGen 即可自动生成符合语义的音乐音频。该功能降低了专业作曲门槛，适合快速原型创作或灵感探索。
• 支持旋律条件生成：除了文本控制，MusicGen 还能接收一段简单的旋律（如 MIDI 或音频片段）作为输入，模型会在此基础上扩展并生成风格一致的完整音乐作品，极大增强了创作的可控性与连贯性。

实际体验与优缺点分析

使用体验： MusicGen 主要通过 GitHub 提供的代码和文档进行部署与使用，支持在本地环境或云端（如 Google Colab）运行。对于熟悉 Python 和机器学习框架的用户来说，操作流程清晰，示例脚本丰富；但对非技术背景的音乐人而言，存在一定的学习成本，需依赖命令行和基础编程知识。界面虽为代码驱动，但逻辑清晰，参数调节灵活。
优点：

• 支持文本与旋律双重引导，生成结果更具可控性和创意潜力。
• 模型开源且免费，社区活跃，便于二次开发与研究集成。
• 生成音乐音质较高（可达 32 kHz），风格多样，涵盖电子、流行、古典等。

缺点/不足：

• 缺乏图形化操作界面，普通用户上手难度较高。
• 国内访问 GitHub 下载模型权重较慢，且部分依赖库配置复杂，部署过程可能遇到环境问题。

适用人群

MusicGen 最适合以下用户群体：

• AI 音乐研究者：可用于探索语言模型在音频生成中的应用。
• 数字音乐创作者：希望借助 AI 快速生成配乐草稿或激发创作灵感的作曲人。
• 开发者与技术爱好者：有 Python 基础，愿意尝试搭建 AI 音频工具的技术用户。

适用于影视配乐初稿生成、游戏背景音乐设计、实验性音乐创作等场景。

总结与简单评价

Audiocraft/MusicGen 是当前开源音乐生成领域中功能强大且极具潜力的工具，其结合文本与旋律控制的能力在同类模型中表现突出。尽管对非技术用户不够友好，但对于具备一定编程基础的创作者和研究者而言，它是一个不可多得的高质量音乐生成解决方案。 总体而言，这是一款值得深度探索的 AI 音乐创作工具，尤其适合追求灵活性与可定制性的专业用户。

访问链接

点击访问：Audiocraft/MusicGen

再分享5个类似网站：

1.Speechify：Speechify是一款文本转语音的应用程序，通过将文本转换成自然的声音，帮助你理解和记住更多你所阅读的内容。它可以在Chrome、iOS、Android和Mac上使用。

网址：https://speechify.com/

2.Mubert：人类×人工智能生成音乐,对于您的视频内容、播客和应用程序

网址：https://mubert.com/

3.唱鸭 AI自动作曲：音乐创作全流程的AI自动作曲工具，集 AI 辅助作词、AI 自动作曲、编曲、混音于一体

网址：https://www.singduck.cn/

4.Dubbingx：全球唯一、多情绪、多语态、全可控的AI配音产品

网址：https://www.dubbingx.com/

5.Nuance：Nuance是一家语音识别、自然语言理解和文本到语音技术领域的全球领导者。该公司的技术可以帮助用户与设备进行自然、直接的交互，通过语音控制、自动化文本处理和人工智能解决方案，提高工作效率、安全性和满意...

网址：https://www.nuance.com/index.html