TuneFlow - Intelligent Music Making Platform, Powered by AI

Smart Composer 收下風格與速度，回傳一段帶伴奏的旋律，通常是幾小節，你可以往後延伸。有氣氛卻沒有動機時，這是最快的起手式。結果是 MIDI，所以你能一個音一個音改寫，不必反覆重生成、祈禱這次比較好聽。

在時間軸放一個空的鼓片段，挑好節奏風格，Smart Drummer 會填入符合該段落的型態。真正有用的是後續編輯：每個擊點都落在普通 MIDI 格線上，小鼓要挪、過門要刪都靠手動就行。它取代不了懂你這首歌的鼓手，但能終結盯著空片段發呆的二十分鐘。

聲音克隆讓你挑一個聲音模型，或用一段樣本訓練出自己的，再讓它唱你寫好的旋律。常見用途是導唱，音色夠接近，足以判斷編曲走向；另一種是疊和聲，反正沒人有時間真錄。權利與同意書得自己處理，克隆不屬於你的聲音，在多數地方都是壞主意。

歌詞工具依你輸入的主題、情緒或粗略想法生出主歌與副歌。把它當第一版草稿。它偏愛乾淨、押韻、有電台感的句子，真正讓歌變成你的那些改動，還是得自己下。

分軌工具接過一條混音，拆成人聲、鼓、貝斯與其餘樂器。想要純人聲、想從舊專案撈 loop、或需要乾淨一點的伴唱帶時，大家第一個想到它。品質看來源，殘響重的濃密混音會比乾聲糊上不少。

對著音軌唱或彈，TuneFlow 會把演奏轉成 MIDI 音符，之後要量化、移調或丟給合成器都行。單聲部線條表現最好，和弦與快速跑動回來會亂一些，記得留時間清理。

TuneFlow 附一套外掛系統，有 Python 與 TypeScript 兩種 SDK，文件放在 GitHub，採 MIT 授權。你可以把自己寫的模型或演算法包成外掛，載入 DAW，和一般音軌一起試聽。研究團隊該在意的正是這點：模型面對的是真實工作階段，不是 benchmark。