Music AI
Moises 背後的公司，把音訊分離模型開放給企業當 API 用
很多人用過 Moises——那個可以把一首歌的人聲、鼓、貝斯、吉他分軌抽出來的 App，練團跟做伴唱帶的人幾乎都裝過。Music AI 就是它背後的公司，而 music.ai 這個網域是它的 B2B 面孔。
功能特色與適用場景
公司 2019 年創立，團隊分布在美國、巴西與歐洲，官方表示每天處理超過兩百萬分鐘的音訊。產品線分三塊：
Moises 是給音樂人的創作套件，涵蓋練習、演出、創作與協作。這是消費端的門面。
Music AI Platform 是企業導向的音訊 AI 模型，強調「業界頂尖、合乎倫理」的解決方案，核心能力是高品質的音訊分離。這條線的客戶是需要把音訊處理能力嵌進自己產品的公司——串流平台、卡拉 OK 服務、影音編輯軟體、音樂教育 App。
Moises Live 是桌面應用，用自有的 AI Smart Volume 技術做即時音訊控制。
「合乎倫理」這件事是它刻意強調的立場。官網有一句話值得引用：AI 是「給藝術家的工具，不是照號碼填色的著色本」。在生成式音樂 AI 爭議不斷的當下（訓練資料來源、藝人權益、AI 生成音樂灌爆串流平台），一家音訊 AI 公司選擇把自己定位在「處理與分離」而不是「生成」，是有商業判斷在裡面的——分離技術不會踩到版權的紅線，而生成會。
台灣的適用情境：音樂教育機構、卡拉 OK 與伴唱帶業者、影音後製團隊。B2B 平台需詢價，但消費端的 Moises 有免費方案可以先體驗核心技術，判斷分離品質是否符合需求再談企業採購。
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話在生成式音樂 AI 吵翻天的這兩年，Music AI 選擇專心做「分離」而不是「生成」，我覺得是很聰明的商業判斷——分離幫藝術家做事，生成跟藝術家搶飯碗，前者的長期關係好談太多。技術上 Moises 的分離品質確實是我用過最好的幾個之一。台灣的伴唱帶與音樂教育產業其實蠻適合，只是要記得：技術能分離，不代表你有權利拿去賣。授權還是要處理。
主要功能
- 高品質音訊分離：人聲、鼓、貝斯、吉他等分軌
- Moises：音樂人的練習、演出與創作套件
- Music AI Platform：企業可嵌入的音訊 AI 模型
- Moises Live：AI Smart Volume 即時音訊控制
- 每日處理超過兩百萬分鐘音訊
- 定位在音訊處理而非生成，避開版權爭議
適用場景
- 音樂教育：把歌曲拆軌供學生單獨練習某個樂器
- 卡拉 OK 與伴唱帶製作的人聲移除
- 影音後製的音訊清理與分軌處理
- App 開發者嵌入音訊分離能力
Music AI 的優點與缺點
優點
- 音訊分離品質是市場公認的頂尖水準之一
- 消費端 Moises 可免費體驗核心技術，企業採購前能先驗證
- 專注處理而非生成的定位，版權風險遠低於生成式音樂 AI
缺點
- 企業平台未公開定價，需詢價
- 不做音樂生成，需要生成能力的團隊得另尋工具
- 官網對模型架構與技術細節揭露有限
價格方案
企業平台需詢價；消費端產品 Moises 另有免費與付費方案
Music AI 常見問題
跟 Moises 是什麼關係？該用哪一個？
同一家公司的兩個面孔。Moises 是給個人音樂人用的 App，有免費與付費方案，適合練團、做伴唱帶、練特定樂器；music.ai 是企業平台，給要把音訊分離能力嵌進自家產品的公司用，需要詢價。個人使用直接用 Moises 即可。
用它分離出來的音軌可以商業使用嗎？
技術上可以分離，法律上要看原曲的授權。分離不會改變版權歸屬——把一首受版權保護的歌去掉人聲做成伴唱帶對外販售，仍然需要取得重製與公開演出的授權。這點在台灣做伴唱帶生意的業者要特別注意，音樂著作與錄音著作是兩層權利，都要處理。
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