本文將深入剖析 Google DeepMind 最新推出的 AI 音樂生成模型 Lyria，從技術架構、功能細節、市場應用潛力等面向進行分析，並與其他主流競品進行比較。透過對 Lyria 的全面評估，本報告旨在為企業決策者、技術開發者及音樂產業相關人士提供相關資訊，以了解 AI 音樂生成技術的發展現況及未來趨勢，並評估其商業應用價值。

Lyria 是什麼？

Google Lyria 是 Google DeepMind 與 YouTube 在 2023 年合作推出的最新 AI 音樂生成系統，號稱目前最先進的音樂生成模型。Lyria 能透過文本提示生成高品質音樂，包含樂器伴奏和人聲演唱，並提供使用者調整生成的音樂風格和表現方式。與以往的 AI 音樂模型相比，Lyria 不僅能同時生成歌詞、伴奏以及虛擬歌手的聲音，還能模擬特定藝術家的風格。目前已在 YouTube Shorts 等平台小規模推出，讓創作者能初步體驗生成短音樂的創作工具。

技術背景與推測

儘管 Google 尚未公開 Lyria 的完整架構細節，但推測其設計延續先前的研究成果 MusicLM。Lyria 很可能採用 Transformer-based 的生成架構來處理長時序音樂，確保樂曲在多小節、多段落範圍內的連貫性。也有分析推測這類系統可能融合擴散模型與 Transformer 的優點（稱為「Diffusion Transformer」架構）來提升生成質量；然而，整體而言 Lyria 更可能著重於序列生成技術，以因應音樂創作過程中長程結構與多軌同步的挑戰[1][2]。

訓練數據與版權管理

為了支撐 Lyria 複雜的能力，Google 極可能使用大規模且多樣化的音樂資料進行訓練，包括各種曲風的音訊以及相對應的文本描述和歌詞。Google 與多位知名音樂人和唱片公司合作，確保訓練與生成過程符合版權和產業標準。這些合作意味著 Lyria 的訓練數據不僅量大，來源也更合規，這些合作代表 Lyria 在訓練階段使用的資料兼具規模及合法性，涵蓋多語言、多風格的音樂與歌詞，有助於模型學習更廣泛的音樂表達能力[2]。

Lyria 模型架構與功能分析

模型架構概述

綜合推測，Lyria 採用多階段的生成流程來實現從「文字描述」到「完整歌曲」的轉換。首先，系統可能使用大型語言模型（LLM）根據使用者輸入的主題或關鍵詞，生成對應的歌詞或文本腳本；接著，再由音樂生成模型依據歌詞和風格描述，創作出旋律、和聲編排與配器，並將歌詞轉換為對應的人聲演唱[3]。在音訊生成方面，Lyria 很可能採用基於 Transformer 的序列模型來處理音訊 token，並結合自回歸與並行生成技術，在音質與生成效率之間取得平衡[1]。

擴散模型的潛在應用

目前觀察顯示，Lyria 並非典型的擴散式音樂生成模型。它更側重於高保真與長時間片段的生成能力，這與 Transformer 類型的序列模型特性相符。不過，也不排除 Google 在某些細節上引入擴散技術作為輔助，像是用來加強音質或後期降噪處理。總體而言，Lyria 可視為基於 Transformer 技術的多模態生成模型，整合歌詞（文本）與音訊（旋律與人聲）兩大部分，並針對完整歌曲生成進行優化。

訓練資料與版權保護

由於訓練過程涉及大量受版權保護的音樂，Google 在開發 Lyria 時格外重視版權合規與風險控管。模型的培訓數據應該包含已授權音樂、來源清楚的素材或屬於公有領域的作品，並可能使用 Content ID 等技術過濾明確受版權保護的旋律。就使用層面來說，Lyria 也設有限制，避免用戶請求生成特定知名歌曲或模仿未授權藝人。另一方面，Google 也導入自家的 SynthID 數位浮水印技術，會在每段生成的音訊中嵌入人耳無法察覺的聲音標記，方便日後追蹤與辨識[4]。

音樂生成能力與特色分析

Lyria 展現出全面的音樂生成能力，可創作各種類型和元素的音樂內容[1][4][5]，具體包括：

人聲歌唱：生成擬真的人聲演唱，並搭配清晰可辨的歌詞內容。
多樂器伴奏與和聲：具備處理多軌道音訊的能力，可創作出涵蓋多種樂器的豐富編曲。
風格與情緒控制：靈活對應各種音樂風格、流派和情緒的控制相當靈活。
完整的歌曲結構：擅長處理較長時間的音樂序列，能生成段落結構完整的歌曲。
歌詞與語言：可產生語意連貫的歌詞，並將其融入旋律之中。

主要應用場景與創作支援

由於具備強大的音樂自動創作能力，Lyria 在許多影音內容與音樂產業領域都有潛在應用價值[5]：

影片背景音樂與配樂：可依據影片主題或場景描述，自動生成貼合氛圍的背景配樂。
廣告配樂與品牌音效：能快速製作行銷活動所需的配樂或品牌主題音樂。
遊戲和沉浸式體驗配樂：遊戲開發者可利用 Lyria 為不同關卡、自訂角色或特殊事件動態生成背景音樂。
個人創作與音樂靈感：為音樂人和創作者提供一種輔助創作工具。
一般用戶娛樂與內容創作：讓即興音樂創作變得更加直覺與輕鬆。

與其他主流音樂生成工具的比較

本節將 Lyria 與 Suno、Udio 和 Meta 的 MusicGen 等工具在生成品質、控制靈活度、語言支持、開放性和使用方式等方面進行比較[2][6][7]。

生成品質：Lyria 整體的音樂生成效果被評為目前業界領先水準。
控制靈活度： Lyria 提供豐富的控制維度。
語言與歌詞支持：目前 Lyria 公開展示主要以英文內容為主。
開放程度： Lyria 為 Google 內部封閉開發的模型，尚未開放給第三方使用。
使用方式與平台整合： Lyria 的使用管道主要透過 Google 自家平台。

與 Google 生態系統的整合及應用方式

Lyria 與 YouTube、Google Cloud Vertex AI、Gemini Studio / Google AI Studio 和影音剪輯與特效（VideoFX 等）進行整合，並逐步開放給更多創作者使用。至於 GCP 的使用者現在只需登入 GCP Console，點選 Vertex AI 中的 Media Studio，即可根據 UI 介面指示輕鬆使用 Lyria 的強大功能。

從技術突破到產業應用：Lyria 的角色與潛力

Google 推出的 Lyria 模型，在當前音樂生成技術中取得重大突破，無論在音質呈現、風格多樣性或結構控制上，都達到實質性的進展。隨著生成式技術逐漸融入創作，AI 在音樂製作中的角色將漸趨重要，而 Lyria 無疑是目前最值得關注的技術之一。本報告主要提供對此領域感興趣的讀者全面、深入的分析，並作為相關產業規劃決策的參考依據。

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