北京
一首完整的歌，没有用任何AI音乐模型。歌词、旋律、人声，全部由代码生成。
作者Dongxi东锡NLP展示了一条不太常见的路径：让Opus 5.5编写Python和Swift代码，再结合macOS原生语音合成与信号处理，从零构建出一首AI音乐作品。他的原话是——整首歌是Opus 5.5用Python代码写谱、再从声波开始合成出来的，没有用任何类似于Suno等AI音乐模型。
三步走：歌词、代码、声波
整个流程被拆成了三个环节。第一步，Opus 5.5生成歌词以及底层代码，语言是Python和Swift。第二步，调用macOS系统级语音合成接口，把文字转成朗读音频，这一步解决的是人声来源。第三步，用信号处理算法把朗读音频转化为带有旋律的音乐。
值得注意的是，模型输出的不只是逻辑代码。按照作者的拆解，Opus 5.5还涵盖了复杂的信号处理逻辑，这被视作它在音频合成这类垂直领域编程潜力的一次验证。
乐高式工程，避开黑盒
这套方法的核心思路是组合现有工具。macOS的Siri TTS负责出声，自定义代码负责加工，两者拼在一起，就完成了高度定制化的内容创作。
作者把这种思路称为“乐高式”的工程方法。它避开了黑盒模型的局限——音高、响度这些细节，创作者可以精确控制，而不是交给一个不可见的模型去决定。
为了验证结果，作者还展示了频谱图分析等量化手段。也就是说，音乐不是“听起来像”，而是可以被测量、被检查的。
这条路径的价值或许不在音乐本身，而在于它展示了跨模态代码生成的一种用法：模型不只是写业务逻辑，还能直接输出可执行的音频处理脚本。对于习惯用代码解决问题的人来说，这是一种熟悉的控制感。
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