Mubert

Mubert是一个免费在线AI音乐生成写歌工具，其核心产品是一个可以通过AI实时生成免版税音乐的平台。这个平台的最大亮点，是通过机器学习和音频素材的组合，创建出风格各异、情绪多样、适用于不同场景的音乐内容。Mubert并不试图替代人类音乐人，而是致力于通过技术协助创作者更高效、更合规地完成音乐创作和内容配乐。

传统音乐创作在时间、人力、版权、风格统一性等方面都存在成本高、流程长、版权风险高等难题，尤其对于需要高频使用音乐的内容创作者和商业品牌来说，获取一首合适的背景音乐既费时又费钱。Mubert正是为解决这一问题而诞生。

产品定位与价值主张

Mubert的价值主张可以从以下几个维度理解：

实时生成：用户无需等待，输入情绪、风格、BPM等参数，即可实时获取独一无二的音乐。
免版权限制：平台生成的音乐在使用授权上极具自由度，支持商业化用途，无需担心DMCA或版权警告。
面向多场景：涵盖视频配乐、直播背景音乐、App内嵌、游戏配乐、冥想音乐等应用场景。
辅助创作而非取代创作：音乐人可将自身样本上传至平台，与AI合作生成作品，保留创作主权。
平台即工具，也是生态：除了面向用户的前端服务，Mubert还开放API接口，赋能开发者、品牌与其他平台。

Mubert真正希望打造的是一个“人与机器共同创造”的新音乐生态，而不是一个“机器取代人”的自动音乐工厂。

用户群体与典型使用方式

根据官方资料和用户反馈，目前Mubert的主要用户群体可分为以下几类：

用户类型	主要需求	典型使用方式
内容创作者（如YouTuber、播客主）	快速获取合规配乐、节省后期制作时间	使用 Mubert Render 工具生成匹配主题的音乐
开发者	为App、网站、游戏等接入动态音乐引擎	调用 Mubert API，按需生成符合场景的音乐
品牌和市场团队	制作广告或社交媒体素材时配音	利用平台生成的风格音乐提升视觉内容感染力
音乐人与制作人	将自己的音频素材用于AI生成，参与“协作创作”	上传音频片段至 Mubert Studio，与AI共创音乐
听众用户	寻求适合不同情绪、场景的无干扰音乐	使用 Mubert Play，根据场景（学习、工作、冥想）生成音乐流

与大多数音乐平台不同，Mubert不是一个“播放已有歌曲”的服务，而是一个“根据指令实时生成音乐”的引擎。正因如此，它的交互模式也完全不同——用户不是在已有音乐中筛选，而是通过输入关键词或参数来“创造”。

发展历程：从实验性项目到AI音乐平台先锋

创立初衷：让音乐创作回归效率与自由

Mubert于2017年由一支技术和音乐背景混合的团队创立，早期的愿景很明确：打造一种能根据用户需求实时生成音乐的系统，摆脱传统音乐生产中“写、录、混、授权、下架”这些复杂流程的束缚。

在创始团队看来，内容创作的需求正快速增长，尤其是短视频、直播、游戏等场景，需要大量、快速、风格统一的背景音乐，而传统音乐制作流程无法满足这种高速需求。这是Mubert尝试通过AI技术打破现有音乐生产方式的关键动因。

初期产品原型是一个可以循环播放AI生成音乐的移动App。虽然功能简单，但在技术上，Mubert率先实现了“实时合成音乐”这一突破。用户选择风格或场景，音乐便自动开始生成，并可持续播放，无需人工干预。

关键发展阶段与产品演进

在成立后的几年里，Mubert经历了多个关键发展阶段，逐步从工具型产品进化为平台型服务：

时间	发展节点	说明
2017-2018	移动App测试阶段	发布首个AI音乐流App，面向听众提供“无限播放的AI音乐”
2019	引入生成参数控制	加入节奏、风格、情绪控制选项，提升用户主动参与度
2020	发布Mubert API	面向开发者和品牌开放生成服务，构建生态系统
2021	启动Mubert Studio	音乐人可上传样本参与AI训练，平台构建“协作创作”机制
2022	推出Mubert Render	为内容创作者提供可定制化音乐生成服务，支持视频、播客等格式
2023	拓展Web3应用与NFT功能	支持音乐NFT生成，探索链上版权管理，接入Polkadot等项目
2024	强化文本生成音乐功能	实现从自然语言生成音乐的新模式，提升定制化能力

每一次产品迭代都源于对用户需求的响应。从早期的纯被动听歌，到后来的内容生成与授权服务，Mubert逐步建立起面向多个使用场景的模块化产品体系。

尤其是在2021年推出Mubert Studio之后，平台不再仅是“由机器生成音乐”，而成为一个允许音乐人参与的“协同创作网络”。这是平台生态化的关键一步。

技术演进：从样本拼接到AI建模合成

Mubert的技术路径并非传统意义上的深度神经网络生成音乐（如OpenAI的Jukebox那种全模型推理），而是一种基于“智能拼接+建模合成”的混合机制。其演进过程大致如下：

初期阶段：依赖标注清晰的短音频样本，通过算法拼接产生流畅音乐流；
中期阶段：引入音乐语义理解，将BPM、情绪、和声结构等信息转化为指令引导拼接；
当前阶段：结合自然语言处理（NLP）与语音合成模型，实现“文本转音乐”的能力，用户只需输入“沉稳的爵士氛围”，平台即可生成与之匹配的音轨。

同时，Mubert通过用户反馈不断训练其算法模型，提升生成音乐的匹配度与艺术感。平台会记录用户跳过音乐的频率、偏好标签、播放时长等行为数据，用于算法微调。

这种“反馈驱动+人类样本+AI引导”的技术结构，使得Mubert在保留音乐个性的同时，拥有了规模化、工业化输出音乐的能力。

核心技术：支持AI音乐生成的引擎系统

Mubert作为AI音乐平台的最大亮点，在于其背后强大的音乐生成引擎。这个引擎不仅能根据用户的自然语言或参数输入生成音频，而且生成过程具备“实时性”、“风格一致性”和“版权安全性”这三大关键特点。

AI音乐生成引擎的基本架构

Mubert采用的是混合型AI生成架构，即非完全的端到端生成（如音频GAN或Transformer方式），而是结合“智能样本拼接 + 结构建模 + 音乐情感识别”的复合方案。这种方案既保障生成结果的稳定性和风格统一性，又避免了模型完全生成所带来的高计算成本和低控制精度问题。

基本流程如下：

输入解析 用户输入的可以是关键词（如“Lo-fi Chill”、“冥想”）、参数（如BPM、情绪、持续时长），也可以是完整的自然语言句子（如“适合工作集中注意力的氛围音乐”）。系统会对这些输入进行语义解析，并转换为结构化的音乐生成指令。
情感与风格匹配模型 利用自然语言处理模型（可能基于Transformer或BERT类语言模型）对输入关键词进行意图识别，将其对应到Mubert内部的音乐风格分类标签体系。
结构生成与样本调用 Mubert不会“从零开始”生成整首音乐，而是调用已有的样本素材池（这些样本由音乐人或平台创作上传），通过算法生成一个结构蓝图：决定开头、中段、高潮、收尾等部分应如何构建，拼接哪些节奏与旋律模板。
动态拼接与实时渲染 所有选中的音频片段将经过智能拼接算法进行节奏与调性调整，使得整体听起来流畅自然，避免突兀切换。这一步就是“渲染音乐”的过程。
输出与封装 最终音乐将被以MP3、WAV、Ogg或Web音频流的格式提供给用户，支持流媒体播放或下载。

支持“文本转音乐”的自然语言生成能力

Mubert近年来大力投入“Text-to-Music”功能的开发，使得用户只需要用日常语言描述一个场景或情绪，就能生成匹配的音乐。这一功能类似于OpenAI的“文本转图像”服务（如DALL·E），但应用在音频生成领域。

文本转音乐的关键点在于以下两方面：

语义-风格映射模型 系统内嵌一个“语义分类器”，可将用户输入的任意文本与Mubert已标注的音乐风格标签进行相似度计算。例如，输入“适合城市深夜街道开车时听的节奏”，模型会自动匹配到如“Chillhop”、“Midnight Electronica”、“Urban Lo-fi”等风格。
动态反馈调优 如果用户对生成结果不满意，可以点击“Regenerate”重新生成，系统会结合前一次反馈自动优化风格匹配参数，从而生成更贴合的内容。

这种文本转音乐的能力极大降低了音乐定制的门槛，对非专业用户尤其友好。

多模式音乐生成支持

为适应不同内容创作场景，Mubert提供了多种音乐生成模式，每种模式的底层结构略有不同，但都基于同一生成引擎衍生而来：

生成模式	功能描述	适用场景
Track模式	生成一段完整结构的音乐片段（1-10分钟）	视频配乐、播客背景
Loop模式	生成无缝循环段落，长度短但可反复播放	游戏、网页背景音乐
Jingle模式	生成极短的提示音、片头音效等	品牌标识、播客开头
Mix模式	动态混音多个风格片段，制造听觉变化	长时间播放，如直播或展厅背景

这类划分不仅让内容创作者可以按需选择，还为Mubert在多样化商业场景中提供了高度适配性。

实时生成与动态播放技术

Mubert的技术还支持“实时生成”，即不预先渲染，而是在用户开始播放的那一刻，系统才根据输入生成音乐。此类机制背后的技术支撑是基于高效缓存处理与前后台流合成能力。

技术亮点包括：

边播放边生成（Streaming render） 在播放前只生成前30-60秒片段，随后根据播放进度继续生成内容，减少等待时间和服务器压力；
参数自适应机制 用户可实时调整BPM、风格等参数，音乐内容将动态过渡而非突然切换，提升体验自然度；
Web音频兼容性 支持直接嵌入到网页、移动App、桌面应用中，开发者可调用API实时输出音轨。

这种“实时生成”不仅提升了交互性，还解决了用户对“固定音乐库审美疲劳”的问题，让每次播放都成为一种个性体验。

主要产品与功能：模块化服务满足不同用户需求

Mubert并不是一个单一产品，而是一个由多个功能模块组成的AI音乐平台。这些模块围绕不同使用需求进行设计：内容创作、开发接入、音乐协作、音频消费等，并通过Mubert的核心生成引擎提供底层能力支持。

从普通用户到企业客户，再到音乐制作人，Mubert为每类人群都提供了专门的服务接口和操作方式，形成了清晰、可组合的产品矩阵。

Mubert Render：为内容创作者打造的定制化配乐工具

Mubert Render 是目前平台最受欢迎的前端工具之一，面向视频创作者、播客主、自媒体运营者等内容从业者，提供“按需生成、即时下载”的音乐服务。

主要特点如下：

自定义参数生成音乐 用户可选择音乐风格（如Lo-fi、Ambient、Hip-Hop）、节奏（BPM）、时长、情绪标签等组合指令，平台实时输出配乐。
支持多种输出格式 音频可导出为MP3、WAV等格式，适配Premiere、Final Cut、Audacity等主流音视频编辑软件。
商业使用授权清晰 无论生成音乐被用于YouTube视频、播客、课程还是广告，Mubert都会提供对应授权许可，避免版权风险。
免登录免费试用机制 支持不注册直接试用基础功能，降低初次使用门槛。

该工具特别适合以下用户：

用户角色	使用动机	使用方式
YouTuber	视频背景配乐	输入风格+时长，生成并导出音频
播客主播	节目开头/过场音乐	选择Loop或Jingle模式
微博/B站短视频博主	快速生成不同风格音乐	用关键词匹配“适合搞笑/悬疑/校园风”等氛围
商业课程制作人	提高内容专业感	统一风格配乐，提升品牌形象

Mubert Studio：音乐人与AI协作的创作平台

Mubert Studio 是面向音乐人的协作平台，其理念是“人与AI共创”，即音乐人不仅是使用者，也是数据贡献者。

主要功能：

上传音频样本 音乐人可上传鼓点、旋律、和弦等片段素材，作为AI训练数据，系统据此生成新曲。
分成机制透明 每当平台使用这些样本生成的音乐被调用或下载，原创音乐人可获得相应收益分成，平台提供收益报告。
风格主导权保留 音乐人可设定上传样本可生成的风格范围，保障其创作理念不被过度“泛化”。

Mubert Studio的出现解决了“AI音乐侵权”、“音乐人被边缘化”等敏感问题，提供了一个相对公平透明的合作机制。

Mubert API：为开发者和品牌打造的嵌入式音乐引擎

Mubert API 面向企业开发者、SaaS平台、App开发方和音频平台，提供标准化的REST API接口，可将Mubert的生成引擎嵌入到其他系统中，实现动态音乐播放或内容伴音生成。

API支持功能包括：

生成特定风格音乐（根据情绪、BPM、持续时间等参数）；
流式音频输出（无需下载，即可在线播放）；
关键词/情境控制生成内容（如“工作”、“健身”、“冥想”等）；
多语言调用支持与响应快速（全球部署节点）。

适用场景举例：

使用场景	功能调用方式	应用说明
健身App	读取用户运动强度，自动调整BPM	动态生成激励性音乐
冥想平台	生成放松类环境音乐	提升冥想引导效果
游戏开发	根据场景变化切换背景音乐	保持沉浸感且节约素材成本
智能穿戴设备	自动播放匹配场景的AI音乐流	个性化声音服务新趋势

API按调用量收费，适合需要高并发音乐生成的产品集成需求。

Mubert Play：面向听众的个性化AI音乐流服务

虽然Mubert起初并不以C端为重点，但Mubert Play仍受到大量音乐爱好者欢迎。它提供一种类似“Spotify+AI”的体验，用户无需选择歌曲，而是选择“使用场景”，AI自动生成一个连续不断、无重复的音乐流。

核心功能：

按场景生成音乐流 如“清晨唤醒”、“工作专注”、“城市夜跑”、“冥想减压”等，系统将持续生成匹配音乐。
无广告、无中断 无需手动操作，保持自然流畅的听觉体验。
无需登录也可使用基础功能 适合临时办公、深夜作业等临时听音需求。

Mubert Play实质上是平台技术能力的展示窗口，也为普通用户提供了一个无版权限制的“背景声音生成器”。

Mubert for Streamers：直播平台配乐的专属方案

Mubert为Twitch、斗鱼、Bilibili等直播平台的主播提供了定制服务——Mubert for Streamers，帮助解决直播过程中音乐版权与配乐切换的难题。

产品使用体验：高效、可控与用户友好兼备

Mubert的技术能力虽然高度复杂，但其面向用户的产品体验却被设计得尽量简单直接。无论是内容创作者使用Mubert Render，还是开发者调用API，亦或是普通听众使用Mubert Play，整体流程都强调“所见即所得、所输即生成”的操作哲学。

平台的设计理念是：降低音乐创作的门槛，让每个用户都能用自己的语言或偏好生成专属音乐。这一理念在交互层面体现得非常明确。

使用流程：无需复杂学习，一次上手即会用

以最常用的Mubert Render为例，其使用流程仅包含3步：

输入关键词或选择参数 用户在界面选择音乐风格（如Ambient、Lo-fi、Techno等），或输入文本描述（如“适合清晨冥想的安静音乐”）。
设定播放参数 可设定持续时间（最长可达25分钟）、节奏快慢（BPM）、音量动态等选项。部分高级选项允许用户选择Loop结构或是否包含鼓组。
生成与下载 点击“Generate”后，系统几秒内完成音乐渲染。用户可在线试听，满意后下载音频文件，附带标准授权文件。

整个过程无需专业音乐知识，适合零经验用户。平台界面也尽可能使用图标、预设标签降低理解成本。

对于Mubert Play听众类产品，体验更进一步简化：只需选择场景即可立即收听，无需注册或填写信息。

参数调节系统：精准控制音乐风格与节奏

Mubert允许用户从多个维度控制音乐生成参数，以实现精细化定制。常见控制项包括：

参数名称	控制作用	可选示例
风格（Style）	决定整体音乐类型	Ambient、Trap、Cinematic、Jazz
情绪（Mood）	调整音乐的情绪色彩	Happy、Dark、Peaceful、Energetic
BPM（节奏速度）	控制音乐的快慢	60–180区间
持续时间	控制音乐的总长度	15秒、1分钟、5分钟、10分钟等
结构模式	控制是否有段落变化	Track（完整结构）、Loop（无变化）

BPM调节与情绪标签可以组合使用，例如“快节奏 + 放松氛围”可生成现代Lo-fi风格；“慢节奏 + 神秘氛围”可生成电子冥想类音乐。

用户调节这些参数后，系统的AI引擎将在样本库中自动筛选出匹配片段，再根据蓝图生成完整音轨。这一“组合式生成”机制，比随机或固定模板更灵活，也更可控。

音乐质量与多样性：实用性强、可听性好

虽然AI生成的音乐相比人类作曲在复杂性上仍有差距，但Mubert所输出的音轨在以下几个方面已达到实用标准：

听感连贯，不会突兀跳段：无论Track还是Loop模式，都保证音乐在结构上的自然性；
风格贴合输入指令：若输入“Future Bass、激励型”，系统输出的确会有节拍明显、情绪昂扬的特征；
情绪表达准确：如“Calm”、“Suspense”等情绪标签所生成的音乐在情感传达上表现明显；
无低质音色或AI崩溃感：相比一些端到端AI生成音乐中出现的“失控噪音”，Mubert输出极少出现技术故障音轨。

平台生成的音乐可直接用于商业内容制作，不需要额外混音或音质处理，节省了创作者大量后期制作时间。

与主流创作平台的兼容性良好

Mubert输出的音频文件支持以下格式：

MP3（压缩格式，适用于网络使用）；
WAV（高质量格式，适合后期处理）；
OGG（适合网页嵌入）；
M3U音频流（适用于播放器或网页App）；

这些格式可直接导入Premiere Pro、Final Cut Pro、Adobe Audition、Logic Pro X、GarageBand等主流剪辑工具中，用户无需进行格式转换，提升效率。

此外，Mubert还支持通过Web插件或API方式嵌入到其他平台中，例如：

可在OBS中作为直播配乐来源；
可在Notion、Trello等办公工具中内嵌背景音乐；
可通过Zapier、IFTTT设置自动生成配乐任务流。

这种开放生态，使得Mubert不仅是音乐生成工具，更是创作流程的一环，具备良好的“集成适配力”。

用户反馈与交互优化：强调即时性与反复试验

用户在使用Mubert的过程中，若对生成结果不满意，可直接点击“Regenerate”重新生成。系统会根据同一组参数微调生成内容，尝试不同片段组合。

这一机制鼓励用户“尝试式生成”，在不增加成本的前提下找出最理想的音轨。

同时平台也记录下用户常用标签与偏好设定，在下次生成时提供预设建议，提升生成效率与个性匹配度。

热门文章