By SongTools.ai
曲の音を言葉で説明できれば、AI音楽生成ツールでそのスタイルを再現できます。このガイドでは、あらゆる音源をSunoやUdioなどで使えるプロンプトに変換する方法を紹介します。
# オーディオ・トゥ・プロンプト・ガイド
SunoやUdioのようなAI音楽ジェネレーターで時間を費やしたことのある人なら誰もが知っている：頭の中に思い浮かんだ音——もしくは好きなリファレンストラックがあるなら——その音をテキストプロンプトに変換して実際に似たような結果を生み出すのは、見た目ほど簡単ではない。
良いAI音楽プロンプトを書くのはスキルだ。曖昧なプロンプトは汎用的な結果を生む。説明が多すぎるとモデルを混乱させる。経験豊富なプロデューサーですら、ターゲットに近いものにたどり着く前に、プロンプトを1時間近くイテレーションするのは珍しくない。
解決策は、より良いプロンプトライターになることではなく、AIにそれをやらせることだ。
オーディオ・トゥ・プロンプトツールは逆の方向で機能する：説明を書いてオーディオを生成する代わりに、既存のオーディオをアップロードすると、AIが説明を生成する。出力はトラックの重要なソニック要素とコンポジション要素を特徴づけたテキストプロンプトだ——ジャンル、ムード、テンポ、インストルメンテーション、プロダクションスタイルなど。
この逆転には複数の理由で強力性がある：
- スタイル転送：好きなリファレンストラックをアップロードしてプロンプトを取得し、SunoやUdioに入力して似た雰囲気の何かを生成する。
- スタイルドキュメンテーション：あなた自身のプロダクションがそのように聞こえる理由を捉える。アルバム全体の一貫性のため、またはコラボレーターへのブリーフィングに便利。
- カタログタグ付け：数分でライブラリ全体の正確なジャンルおよびムードディスクリプターを生成する。
- クリエイティブブリーフ：生成されたプロンプトをスターティングポイントとして、ソニックな方向性をコライターやセッションミュージシャン、プロデューサーに説明するために使用する。
SongTools.aiのGenerate Prompt from Audioツールにオーディオファイルをアップロードすると、AIはトラックの複数の次元を同時に分析する：
ジャンルとサブジャンル ——「エレクトロニック」というだけではなく、特定のフレーバー：ローファイヒップホップ、ダークテクノ、インディーベッドルームポップ、ソウルフルR&B、トラップ的要素を持つヒップホップなど。ジャンル識別がより具体的であるほど、プロンプトはより有用になる。
ムードと感情 ——トラックの情動的な性質：メランコリック、ユーフォリック、テンション、ノスタルジック、アグレッシブ、ドリーミー。これらのディスクリプターはジェネレーター入力に直接変換される。
テンポとエネルギー ——BPM範囲と全体的なエネルギーレベル。高速で高エネルギーは、同じジャンルでも、遅く大気的なものとは異なって読まれる。
インストルメンテーション ——どのような楽器が存在し、どのように使用されているか。レイヤーされたシンセパッドと単一のアコースティックギター。生ドラムとプログラムされたドラム。顕著なブラスと繊細なストリングアクセント。
プロダクションスタイル ——プロダクションのソニックフィンガープリント：強く圧縮され飽和した、クリーンでミニマル、reverb–浸された流動的な、パンチのある目立ったもの、温かくアナログサウンド。
ボーカルスタイル ——ボーカルが存在する場合：スタイル（メロディック、ラップ、スポークンワード）、ジェンダープレゼンテーション、レジスター、プロセッシング（ドライ、ハーモナイズド、大量に処理）。
これらすべてが、AI音楽ジェネレーターに直接投入できる単一のコヒーシブプロンプトにアセンブルされる。
生成されたプロンプトを手に入れたら、AI生成器でそれを使用するワークフローは簡潔だ。
Sunoで：プロンプトをStyle of Musicフィールドに貼り付ける。ターゲットサウンドに歌詞がある場合、それらをLyricsフィールドに別途追加する。プロンプトの最初の部分からジャンルとムードディスクリプターをメイン入力として使用し、プロダクション詳細を補足的なコンテキストとして使用する。
Udiorで：プロンプトをメインテキスト入力として使用する。Udioは詳細なプロダクション説明に良く反応する——あなたのプロンプト内のサウンドデザインノートがより具体的であるほど、結果はより正確になる傾向がある。
両方への一般的なヒント：
- それが機能していないと決める前に同じプロンプトから複数のバリエーション（少なくとも4–6つ）を生成する
- 結果が分散しているように見える場合プロンプトを短くする——時々より少ない情報はモデルにより多くのクリエイティブな部屋を与える
- 特定のアーティストリファレンスを追加したい場合、特定のサウンドに向かって押し込む（「スタイル・オブ」フレージングは両方のツールで良く機能する）
- スターティングポイントとしてプロンプトを使用し、イテレートする——特定の単語を編集してサウンドをどちらかの方向に操舵する
スタイル転送のユースケースが最も明白だが、唯一ではない。
あなた自身の音楽を理解する：あなた自身のプロダクションをツールを通して実行する。結果のプロンプトはAIがあなたのサウンドをどのように認識するかを示す——これはしばしば偶発的なリスナーまたはアルゴリズムがそれをどのように認識するかでもある。これはあなたが市場でどこに適合するかを理解し、ピッチであなたの音楽を説明する方法を理解するのに有用なデータだ。
ジャンルドリフトの発見：コヒーシブであることを意図したアルバムを作っている場合、各トラックを実行して、プロンプトを比較する。ディスクリプションの有意な発散は、シーケンス内で外れて見えるかもしれないトラックにフラグを立てる。
メタデータ生成：音楽配信プラットフォームとシンクライセンシング機関は、しばしば詳細なムードとジャンルタグが必要だ。生成されたプロンプトを使用して、これらのタグを正確かつ一貫性を持って書くためのスターティングポイントとして。
Stem解析：隔離されたstem（ドラムのみ、ベースのみ、フルミックス）をツールを通して実行して、各要素がプロダクションの全体的なソニック文字にどのように貢献するかを理解する。
オーディオ・トゥ・プロンプトは強力なツールだが、理解する価値のある現実的な制限がある。
それは音理論ではなく、ソニック特性を分析する。トラックがメランコリックに聞こえ、レイヤーされたシンセを備えていることは教えてくれるが、コード進行、キーシグネチャ、またはソングの構造的分析は与えてくれない。そのために、キーおよびBPMファインダーまたはMIDI生成ツールのような別々のツールが必要だ。
結果は明確に定義されたジャンルでより正確だ。複数のジャンルを非従来的な方法でブレンドするトラックは、正確な説明よりも影響の間の妥協のように感じるプロンプトを生成するかもしれない。これらの場合、出力をスターティングポイントとして扱い、手動で洗練される。
プロンプトはトラックがどのように聞こえるかを説明し、それが何についてであるかではない。歌詞のテーマ、感情的なナラティブ、概念的なコンテンツは、オーディオ分析の一部ではない——ソニックおよびプロダクション特性のみ。
ほとんどのプロデューサーにとって最高価値のワークフローは、彼らが賞賛するトラックからプロンプトの小さなリファレンスライブラリを構築することだ。あなたが取り組むスタイル全体にわたって10-15のリファレンストラックをアップロードし、各々のプロンプトを生成し、Docまたはノートにそれらを保存するのに1時間を費やせ。
新しいプロジェクトを開始するために座ったとき、ゼロから説明しようとする代わりに、そのリファレンスライブラリを参照する。最も近いプロンプトを選択し、それをジェネレーターにロードし、最初のバッチの世代を使用してその方向を調整する。
このアプローチは、プロンプト書きに費やす時間を劇的に削減し、あなたをより迅速に使用可能なオーディオスケッチに取得する——これは、実際に重要なクリエイティブ決定にいっそう多くの時間を意味する。
この記事で紹介するツールはすべてSongTools.aiで無料で探索できます。