天谱乐大模型发布4.7版本，AI音乐二次创作能力升级

在2026年WAIC世界人工智能大会期间，趣丸科技正式发布了天谱乐大模型V4.7，并将其接入旗下对话式音乐创作智能体Tunee，同时通过天谱乐OpenAPI向开发者和企业用户开放。

相比单纯提高音质或延长歌曲时长，V4.7此次更新的重点，是让AI生成的音乐变得更容易控制，也更适合继续修改。这意味着AI音乐的竞争正在进入新的阶段：在'能不能生成一首歌'之后，行业开始回答另一个问题——用户能否把这首歌持续改到满意。

围绕二次创作，天谱乐V4.7重点升级了Remix改写和翻唱Cover能力。用户可以上传已有的音乐素材，在保留核心旋律或音乐动机的基础上，对作品的曲风、编排和演唱方式进行重新设计。例如，一段原本偏抒情的旋律，可以被重新改编为电子、摇滚或轻爵士风格。

在翻唱场景中，新歌词与原歌曲的字数、段落长度往往并不一致。天谱乐团队将V4.7在这一场景中的能力称为'快速回归动机'：模型可以根据新的歌词和结构进行适当改写，同时在关键位置重新收束到主旋律，维持整首作品的辨识度。

V4.7还针对参考音频泄露进行了优化。模型在学习原歌曲旋律和结构时，会尽量减少对原始人声和音色的直接复制，使生成结果拥有更独立、干净的声音表现。

在基础生成能力方面，天谱乐V4.7对旋律动机、乐句气口和歌曲动态进行了优化，减少了AI音乐中常见的机械重复感。模型在鼓、贝斯、和声与人声之间的空间分离度也有所提升。V4.7整体性能提升约20%，完整歌曲生成耗时控制在60秒以内，输出规格为48kHz双声道音频。

第三方测试结果显示，天谱乐V4.7在60组中英文测试样本中，与Suno V5.5、Mureka V9和MiniMax V2.6进行了对比。在Meta Audiobox Aesthetics与SongEval两套评估体系下，V4.7在内容享受度、作品记忆点和声音清晰度等指标中获得较高分数。

天谱乐团队重新设计了自研的自监督音乐表征模型，尝试将音乐中的音色、旋律和节奏进行拆分，再按照用户要求重新组合，以支撑更精细的创作控制能力。

当生成一首歌的门槛不断降低，创作者对'能否保留某段旋律''能否只修改某一种乐器'等问题的诉求日益强烈。天谱乐V4.7可以被视为对'AI音乐如何融入真实创作工作流'这一命题的进一步回答。