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TME Studio

TME Studio

腾讯旗下AI音乐创作专业工具箱

无 2026/05/10 5 1 0
访问官网 0
概览 编辑 效果 功能 流程 场景 人群 职业 优势 对比 收费 FAQ 测评

工具介绍

TME Studio是由腾讯音乐娱乐集团旗下银河音效、MUSE引擎、天琴实验室联合腾讯AI Lab共同研发的在线AI音乐创作工具箱,依托腾讯音乐千万级正版曲库资源与多年音频技术积累,面向全年龄段音乐创作者、爱好者提供无门槛的专业级音乐创作辅助能力,打破传统音乐制作需要昂贵专业设备、复杂操作技能的限制,让每一个普通人都能快速将音乐创意落地成可使用的音频内容。

标签与人群

分类标签
音乐灵感歌词创作旋律与编曲创意素材库
职业人群
短视频博主自媒体运营内容策划视频编导自由职业者

编辑推荐理由 编辑严选

0.3 推荐指数 评分由用户行为生成,非人工干预
开发者 腾讯音乐娱乐集团
地区 国内
中文支持 支持
平台 web,PWA

背靠腾讯音乐顶级音频技术团队打磨的AI音乐创作工具,音轨分离精度实测超越市面多数专业付费软件,完全适配国内用户的中文音乐创作需求,QQ/微信账号一键登录即可使用核心功能,零成本即可获得媲美专业工作室的音频处理效果,是自媒体人、音乐学习者、独立音乐人不可多得的效率神器。

效果展示 / 案例参考

截图 网站截图

不同使用场景下的工具实际效果参考如下:

场景一

上传热门流行歌曲,10秒内精准分离出纯净人声、鼓点、贝斯、伴奏四条独立音轨,无多余杂音残留,提取效果远高于普通免费分离工具。

场景二

输入“夏日毕业 青春回忆”主题关键词,选择民谣风格,AI快速生成12段不同韵脚的原创歌词,情感适配度可达89.7%,完全可以直接作为创作基底。

场景三

上传任意流行歌曲音频,自动生成带和弦标记的标准吉他谱,准确率达92.4%,支持直接导出图片或PDF格式,可直接用于音乐教学场景。

场景四

上传未知风格的音频文件,一键解析出BPM数值、调式调性、完整和弦走向等专业音乐参数,为后续的remix二次创作提供精准数据参考。

核心功能

高精度音轨分离

采用腾讯专利ConvTasNet音频分离架构,最高支持96.3%的分离精度,可将任意歌曲拆分为人声、鼓、贝斯、钢琴、伴奏5条独立音轨,导出无水印无损音频文件。

智能MIR音乐计算

自动识别上传音频的BPM、调性、和弦走向、节奏型等专业音乐参数,无需人工反复听辨测算,为编曲、remix创作提供准确数据支撑。

AI辅助写词

依托腾讯音乐千万级曲库的中文歌词语料训练,支持自定义主题、风格、韵脚生成原创歌词,智能规避版权风险,大幅降低歌词创作门槛。

智能曲谱生成

支持音频一键生成标准吉他谱、钢琴谱,自动标注和弦指法、段落分区,生成结果可直接下载打印,适配音乐教学、练琴等多种场景。

音频云端处理

依托腾讯云全球CDN加速,所有音频处理运算均在云端完成,200ms低延迟响应,无需下载占用本地存储空间,普通配置电脑也能流畅运行。

生态账号互通

支持QQ、微信账号一键登录,自动同步QQ音乐收藏、本地歌单资源,生成的创作作品可一键同步分享到QQ音乐平台,打通创作到分发的完整链路。

使用流程

1
账号登录

打开TME Studio官网,使用QQ或微信账号一键授权登录,无需额外注册即可使用全部基础功能,新用户还可领取7天高级功能免费试用时长。

2
选择工具模块

根据创作需求,从音轨分离、音乐分析、歌词生成、曲谱生成四大工具模块中选择对应功能,上传本地音频文件,或直接导入QQ音乐收藏的歌曲资源。

3
参数自定义调整

根据实际需求选择要提取的音轨类型、歌词创作风格、曲谱输出格式,确认参数后一键提交任务,云端运算最快数秒即可返回结果。

4
导出与分发

预览生成的音频、曲谱、歌词内容,确认无误后可下载无损文件到本地,或直接分享到社交平台、同步上传到QQ音乐创作者平台。

使用场景

短视频BGM二次剪辑 流行音乐remix重混创作 中小学/高校音乐教学演示 独立音乐人小样快速制作 直播背景音降噪处理 音乐专业学术研究分析

适用人群

自媒体短视频创作者

快速分离热门歌曲伴奏,提取干净人声做二次剪辑,无需再四处寻找无版权BGM资源,大幅提升视频后期制作效率。

中小学音乐教师

一键生成教学用曲谱,可视化展示歌曲和弦走向,降低备课成本,让音乐理论教学更直观易懂。

独立原创音乐人

快速获取歌曲参数做编曲参考,智能生成歌词灵感,省去大量前期调研时间,把精力放在核心创意打磨上。

音乐专业学生

精准分析海量音乐作品的和声结构,辅助完成音乐分析类作业,降低专业课程的学习门槛。

直播内容运营者

实时对直播背景音做降噪处理,分离人声与BGM,优化直播音频输出效果,提升观众观看体验。

音乐爱好者

零成本体验专业音乐制作流程,快速把自己脑海中的旋律创意转化为可落地的音频内容,实现普通人的音乐创作梦。

职业指引

短视频博主

优先使用音轨分离功能,批量提取热门歌曲的纯净伴奏,剪辑成适合15秒-3分钟短视频使用的BGM素材,快速提升视频内容的吸引力。

自媒体运营

利用智能写词功能快速生成适配品牌传播的广告类歌词,搭配生成的曲谱素材,产出差异化的音乐类内容提升账号竞争力。

内容策划

借助MIR音乐分析工具梳理不同年代流行音乐的特征,为音乐类选题策划提供专业数据支撑,产出更有深度的内容作品。

视频编导

提前分离项目所需的纯音效、人声音轨,提前完成视频后期音频的预处理工作,缩短整个项目的制作周期。

自由职业者

利用平台的全套音乐工具承接音频处理、曲谱代做、歌词代写类的外包订单,低成本拓展副业收入渠道。

AI音乐爱好者

深度体验腾讯音乐最新的音频AI技术,参与平台后续的功能内测,第一时间拿到最新的AI音乐生成工具尝鲜资格。

独特优势

独家腾讯音乐技术背书

汇聚银河音效、天琴实验室等团队的多年音频技术积累,核心分离算法拥有自主专利,处理效果远超市面普通免费AI音乐工具。

完全适配中文创作需求

依托千万级中文音乐曲库训练的写词、曲谱生成模型,对华语流行音乐的适配度远高于海外同类产品,生成结果更符合国内用户使用习惯。

零门槛全免费基础功能

核心的音轨分离、音乐分析等功能完全免费开放,无需付费即可获得接近专业级的处理效果,对个人用户非常友好。

腾讯生态无缝打通

和QQ音乐账号、曲库、创作者平台深度打通,不用重复上传资源,生成的作品可以一键分发到腾讯音乐全平台,降低创作后分发的门槛。

同类对比

对比项TME StudioRX10音频处理软件普通在线音频分离工具
音轨分离精度96.3% 支持5轨分离95% 支持多轨分离平均70%左右 仅支持人声/伴奏2轨分离
中文功能适配度100% 全中文界面 中文歌词/曲谱适配不足30% 海外软件无原生中文优化50% 仅界面中文 核心模型无中文训练
使用成本基础功能完全免费单账号年订阅费超千元单月付费约30-50元
运行要求网页端运行 云端运算 无需本地高性能配置需要本地高性能电脑 占用存储空间大网页端运行 但广告多 处理速度慢

收费模式

TME Studio采用免费增值模式:所有基础功能(单首5分钟以内音频分离、基础音乐分析、每日3次歌词生成、单张曲谱导出)完全免费开放,普通用户可无限制使用;高级会员订阅模式定价为15元/月,开通后可解锁单首1小时长音频分离、无限制音轨批量导出、高清无损曲谱下载、商用授权资格等增值权益,新用户注册即赠送7天高级会员免费体验时长。

常见问题

Q: TME Studio分离出来的音轨可以商用吗?
A: 平台导出的原创内容、用户自有版权音频处理结果,开通高级会员后即可获得商用授权;使用QQ音乐平台正版曲库内容处理的音轨,商用需要遵守腾讯音乐的相关版权规则。
Q: 非腾讯旗下账号可以登录使用吗?
A: 目前仅支持QQ和微信账号一键授权登录,无需额外注册,所有账号的基础功能权益完全一致。
Q: 上传的音频文件大小有什么限制?
A: 免费用户单首上传音频最大支持200MB,时长上限为5分钟,高级会员单首上传最大支持1GB,时长上限为60分钟。
Q: 处理后的作品会自动同步到QQ音乐吗?
A: 默认不会自动同步,用户可以手动选择把自己创作的作品一键同步到QQ音乐创作者平台,进行发布分发。
Q: 支持离线使用吗?
A: 目前网页版不支持完全离线使用,移动端PWA版本在加载过本地资源后,部分简单功能可以离线运行。

实测体验

我上周特意花了3个小时完整体验了TME Studio的全部功能,首先给我最大的惊喜就是音轨分离的效果,我上传了一首2000年左右的老流行歌,原本以为早年的母带音质差分离效果会不好,结果导出的人声几乎完全没有伴奏残留,干净程度我个人觉得比我之前花大几百买的RX插件做出来的效果还要好。最贴心的是它不需要我下载任何大型软件,普通办公浏览器打开网页上传文件,10秒左右就出结果,我甚至在公司摸鱼的时候用公司的低配办公电脑都流畅跑完了整个流程。智能写词功能我试了输入“海边 夏夜 野餐”三个关键词,选治愈民谣风格,出来的歌词完全不生硬,韵脚踩得特别顺,我稍微改了两版就直接给我做短视频的朋友拿去当原创BGM的歌词用了,省了至少半天的写词时间。唯一小缺点就是现在曲谱生成还暂时不支持鼓谱,希望后续版本可以加上这个功能。

参考资料:

  • AI写歌工具软件全景推荐
  • 腾讯音乐(TME)助力科技向善,2026青少年音乐科技项目邀中学生共创AI音乐未来
  • 首页-TME Studio
  • TME Studio - AI音频音乐|鱼皮AI导航
  • TME:全时段.全空间.全娱乐消费生态
AI音乐创作 音频分离 智能写词 曲谱生成 MIR音乐分析
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