腾讯音乐 × 全民K歌 · 2025
AI 歌曲改编与后期制作
Tencent Music · AI Remix
AI Audio · Post Production
Project Facts项目信息
Client
腾讯音乐 × 全民K歌
Year
2025
Role
AI 音频制作 · 后期处理
Category
AI Audio · Post Production
Deliverables
- AI Song Remix
- Virtual Singer Production
- Post Production
- Loudness Normalization
Tools
- Suno
- Pro Tools
- Logic Pro
- iZotope RX
Overview
在全民K歌会员运营项目组，独立负责 AI 歌曲改编的执行与后期处理：用 Suno 完成热门曲目风格化改编，配合视频团队产出促唱内容；同时为虚拟歌手项目完成 70 余首曲目的 DJ、R&B、国风等风格改编，并承担生成音频的剪辑、混音与响度匹配。
Workflow工作流程
AI Prompt Engineering
通过迭代提示词工程，利用 Suno 生成符合歌曲风格的 AI 音色与编曲。
Hybrid Production
将 AI 生成素材导入 Logic Pro / Pro Tools，进行分层混音与人声融合。
Post Production
使用 iZotope RX 进行降噪、去齿音与响度标准化处理。
Content Distribution
按平台策略输出最终版本，配合数据反馈持续优化内容方向。
Challenge挑战
AI 生成结果风格不稳定，需要在保留原曲辨识度的前提下完成多风格改编，并统一输出至平台响度标准。
Approach方案
从 0 搭建「AI 生成 + 人工筛选」工作流：Suno 风格改编 → 人声合成效果调试与版本比选 → Pro Tools / Logic 精剪、混音、响度匹配 → 配合视频团队交付成片。
Outcome成果
完成多首热门歌曲及虚拟歌手 70 余首曲目的改编与后期，沉淀可复用的 AI 音频制作流程；同时从 0 运营 3 个 AI 音乐账号，配合数据反馈优化内容策略。
Reflection项目思考
从 0 到 1 搭建 AI 音频流程，最大的收获不是技术本身，而是学会在生成质量和人工干预之间找到平衡点。AI 可以快速产出大量素材，但真正的价值在于筛选与融合——什么时候让 AI 发挥，什么时候手动介入。运营账号的过程也让我意识到，内容策略和数据反馈闭环比单次混音质量更重要。如果重来，我会更早建立标准化 prompt 模板和版本管理体系。
“Every project leaves a better workflow than before.”
Audio Preview声音试听
AI 改编 Demo
AI 改编功能效果采样
《爱错》改编
风格化改编人声处理示例
魔老师改编
AI 改编音色渲染方案