可借助Suno AI、AIVA、MagNet和BandLab SongStarter四类工具实现AI辅助和弦构建与旋律生成：Suno AI依自然语言生成完整编曲；AIVA按参数输出多轨MIDI；MagNet依自定义和弦本地生成旋律；SongStarter将哼唱转译为MIDI并匹配和声。
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如果您希望借助人工智能工具完成音乐创作中的和弦构建与旋律生成，当前已有多种AI系统可基于输入条件自动输出结构化的音乐片段。以下是实现该目标的具体操作路径：
一、使用Suno AI输入风格与歌词生成完整编曲
Suno AI支持以自然语言描述音乐风格、情绪、乐器配置及歌词文本，直接输出含和弦进行、主旋律、伴奏层次的完整音频文件。其底层模型已学习大量乐理规则与流行作品范式，能确保生成内容具备调性一致性与节奏逻辑。
1、访问Suno AI官网并登录账户。
2、在提示框中输入如“C大调、轻快钢琴前奏、8小节循环和弦进行、温暖女声演唱、歌词：‘风吹过窗台的绿萝’”等描述性语句。
3、点击“Generate”按钮，等待约90秒后获取MP3音频及对应MIDI文件。
4、下载MIDI文件后，可在DAW中展开查看自动生成的和弦轨道与主旋律音符序列。
二、在AIVA平台设定调式与节拍参数生成纯器乐段落
AIVA专为影视配乐设计，允许用户精确指定调性、拍号、BPM、情绪标签及乐器组别，输出符合传统和声功能体系的多轨MIDI，特别适合需要严格控制和声走向的编曲场景。
1、进入AIVA网页端，选择“Create New Soundtrack”。
2、在参数面板中设置调式（如G minor）、4/4拍、112 BPM、情绪标签为“nostalgic”。
3、勾选“Export Chords as MIDI Track”与“Melody on Lead Instrument”选项。
4、生成完成后，导出ZIP包，解压后打开MIDI文件可见独立的和弦根音轨道与十六分音符密度可控的旋律线。
生成周报：读取本机 Git 仓库最近一周的提交记录，按项目分类提炼总结，生成标准周报格式，通过微信推送并返回给用户。触发词：周报、weekly report、git总结、提交记录总结、工作周报。
三、通过MagNet本地运行模型定制化生成旋律动机
MagNet是基于Transformer架构的开源旋律生成模型，支持加载自定义和弦进行作为约束条件，在本地GPU环境下实时输出符合该和弦框架的单音旋律片段，适用于需高频迭代微调的创作流程。
1、在GitHub下载MagNet项目代码及预训练权重文件。
2、准备一个标准格式的.csv文件，每行包含小节编号、和弦名称、起始拍位、持续时值（例如：1,C,1,4）。
3、执行命令行指令“python generate_melody.py --chord_file chords.csv --temperature 0.7”，其中temperature控制旋律随机性。
4、输出的MIDI文件中，旋律音高严格落在所给和弦的三度、五度或九度音程范围内。
四、在BandLab SongStarter中语音输入哼唱转译为MIDI旋律
SongStarter内置音频识别引擎，可将用户手机录制的无歌词哼唱转换为量化后的MIDI音符，并自动匹配最可能的调性和基础和弦进行，适合缺乏乐理知识但有旋律直觉的创作者快速启动编曲。
1、打开BandLab移动App，进入SongStarter功能模块。
2、点击麦克风图标开始哼唱8至16小节，保持节奏稳定。
3、系统自动分析后显示推荐调性（如F# minor）与对应和弦进行图谱，同时生成可编辑的旋律轨道。
4、长按旋律音符可拖动调整音高，点击和弦块可切换为Dm7、G7sus4等替代和弦。
