Suno AI

創造屬於自己的音樂

基礎知識

Suno AI 可以直接透過「歌曲描述」產生音樂或歌曲,不過如果只使用描述,通常不夠客製化。

如果想要更精準地控制歌曲內容、段落、風格與人聲,就需要使用 Custom 模式。


Instrumental

Instrumental 這個 Switch 是用來切換是否只產生樂器聲。

也就是說,如果你不需要歌曲人聲,只想產生純音樂,就可以把 Instrumental 打開。

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模型版本

在 Suno AI 中,可以看到模型版本。一般來說,越新的模型能力越強:長度上限、結構穩定度、人聲自然度都會進步。

版本更新很快,本文寫作時的現況(2026-08)

目前的旗艦模型是 v5.5(2026 年 3 月發布),主打三個功能:

  • Voices:驗證後可以用你自己的歌聲生成歌曲
  • Custom Models:訓練屬於自己的模型
  • My Taste:讓系統學習你的偏好

Suno 也已預告,隨著取得音樂產業授權的新模型上線,舊模型會陸續被停用(deprecated)。所以看到任何教學提到特定版本號時,先確認它還在不在。

下面的操作說明以介面邏輯為主,這部分跨版本大致穩定;但只要牽涉到「哪一版能產多長」這類數字,都請以官方當下的說明為準

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Custom 模式

進到 Custom 之後,可以看到幾個主要區塊:

  1. Lyrics:歌詞
  2. Style of Music:音樂風格
  3. Persona:人物模板
  4. Title:歌曲名稱

其中,Persona 是進階使用者功能,需要付費,可以用來創造專屬歌手或固定的人聲角色。新版另外還有 Custom Models(訓練自己的模型)與 Voices(用自己的歌聲),同樣屬於付費功能。

免費帳號的限制會變

Suno 已宣布下載音檔將需要付費帳號。如果你打算把產出的音樂實際用在影片或 Podcast 上,先確認當下的方案內容再開始做——不要等到做完才發現載不出來。

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音樂風格:Style、Genre、Type

在進入 Lyrics 的標籤設定之前,可以先了解音樂風格的作用。

網路上有整理好的音樂風格清單可以查(見文末參考資料),裡面列出各種風格關鍵字。但要有心理準備:不可能有任何一份清單涵蓋世界上所有音樂類型,它們是拿來給你找方向的,不是標準答案。

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在 music style 裡面,可以看到三種常見項目:

  • Style:風格
  • Genre:類型
  • Type:類別

一般來說,Genre 用於比較嚴格定義的音樂分類,而 Type 則比較像大眾化、約定俗成的分類。


Style 的使用方式

從 Style 裡面,可以看到各種形容詞,例如:

  • Danceable
  • Dark
  • Groovy

如果對音樂風格沒有概念,可以先將 Style 關鍵字丟到 YouTube 搜尋。

不過,若本來就不熟悉音樂類型,也很難驗證搜尋到的歌曲是否真的屬於該風格。

這時可以搭配音樂分析工具,例如 Sonoteller,把搜尋到的音樂連結貼上去分析。

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Sonoteller 容易達到 daily limit,所以也可以使用替代方案,例如 SubmitHub


使用 SubmitHub 分析音樂

在 SubmitHub 裡,也可以貼上音樂連結進行分析。

從下方圖片可以看到,它會分析出多種音樂類型,其中 Dance Pop 的機率最高。

如果還是不確定是不是自己要的音樂,就可以從下方推薦項目點進去聽。

描述不出來的風格,至少可以先用聽的方式確認。

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Genre 與 Type

再來是 GenreType

Genre 裡面的分類,例如:

  • Electric
  • Jazz / Soul

這些相對好理解。

Type 裡面則會出現像 Composer 這類比較偏功能或類別式的項目。


Meta Tags

接著要介紹 Lyrics 內使用的 Tag。

如果想要將歌曲客製化成自己喜歡的樣子,可以先參照下面這種結構:

[Start]
[Instrumental Intro]

[Verse - Taiwanese]
你的歌詞

[Verse 2 - Taiwanese]
你的歌詞

[Verse 3 - Taiwanese]
你的歌詞

[Guitar Solo]

[Chorus - Taiwanese]
你的歌詞

[Instrumental Bridge]

[Verse 4 - Taiwanese]
你的歌詞

[Instrumental Outro]

[End]

版權問題?

這一段的狀況變動很快,以下是截至 2026 年 8 月的進展,讀的時候請留意時間點。

爭議的核心

模型的訓練資料是否使用了受版權保護的音樂錄音。

由於訓練資料通常不會完整公開,唱片產業的主張是:如果模型沒有吃進大量音樂,就不可能生成這麼多不同風格的作品。

2024 年 6 月,美國唱片業協會(RIAA)主導對 Suno 與 Udio 提起訴訟,指控大規模侵權,並要求對每件侵權作品求償最高 15 萬美元。

後來發生了什麼

情況並沒有走向「一翻兩瞪眼的判決」,而是分裂成兩條路:

路線進展
和解 + 授權合作2025 年 11 月,華納音樂與 Suno 和解,換來首見的授權合作——Suno 承諾走授權模型,並讓藝人對自己的聲音與形象「選擇加入」。環球與 Udio 也達成和解
繼續訴訟索尼與環球對 Suno 沒有和解,仍在波士頓進行。2026 年 5 月,兩家依據調查結果聲請把爭訟範圍從 560 首擴大到 61,026 首,若成立,法定賠償金額可能超過 90 億美元

這個分裂本身就是重點:版權問題正在從「法院判誰贏」轉向「誰跟誰談成授權」。對創作者的實際影響是,平台會逐步走向授權模型,而授權是有成本的——這也是為什麼付費門檻在往上調。

那我可以用嗎

被追究的主要對象是訓練模型的公司,不是一般使用者。但如果你要商業使用,以下幾點值得養成習慣:

  • 避免刻意模仿特定歌手的聲音或特定歌曲的旋律
  • 保留生成紀錄(prompt、生成時間、模型版本)
  • 保存你當下同意的平台授權條款——條款會改,你需要的是「生成當時」那一份
  • 留意商業使用權通常綁定付費方案,免費帳號產出的東西不一定能商用

不要把這一段當法律意見

這裡整理的是公開報導的時序,不是法律建議。真的要做商業專案,以平台當下的授權條款為準,必要時諮詢專業意見。


各種 Meta Tags 介紹

Verse vs. Chorus

[Verse] 是主歌,通常是一首歌主要敘事與情緒鋪陳的段落。

在進到歌曲最澎湃的副歌之前,Verse 負責建立歌曲的背景、情緒與故事。

[Chorus] 是副歌,通常是一首歌最容易被記住、情緒最集中的段落。

簡單來說:

  • [Verse]:主歌,負責鋪陳
  • [Chorus]:副歌,負責高潮與記憶點

情感描述

在 Suno AI 中,可以使用情感標籤描述主歌與副歌,例如:

[Sad Verse]
[Happy Chorus]

如果希望主歌帶有哀傷的調性,可以使用 [Sad Verse]

例如:

  • 周杰倫《黑色毛衣》可以理解為偏 Sad 的情緒方向
  • 周杰倫《告白氣球》則比較接近 Happy 的情緒方向

音樂流派

在 Suno AI 中,也可以直接使用音樂流派標籤來影響段落風格,例如:

[Rapped Verse]
[Powerpop Chorus]
  • [Rapped Verse]:讓主歌偏向 Rap 歌曲風格
  • [Powerpop Chorus]:讓副歌偏向 Power Pop / 流行搖滾風格

Pre-chorus

[Pre-chorus] 是進到 [Chorus] 之前的連接段落。

它的作用是讓情緒逐漸堆疊,等真正進到副歌時,會更有澎湃感。

以周杰倫《龍戰騎士》為例,歌詞中:

對敵人謙卑,抱歉,我不會
而遠方龍戰於野
咆哮聲不自覺,橫越過了幾條街

這一段就可以理解為 Pre-chorus 的功能。


Bridge 與形容詞標籤

我們也可以用各種形容詞標籤來拆分歌詞段落,例如:

[Shout]
[Melancholy]
  • [Shout]:表示這段歌詞要更像咆哮、喊出來
  • [Melancholy]:表示這段歌詞帶有憂鬱情緒

這類標籤可以搭配 [Bridge] 使用,讓歌曲在中段產生轉折或情緒變化。

參照:Suno AI Docs - Pre-chorus and Bridge


歌曲結構標籤

常見歌曲結構標籤如下:

[Intro]
[Hook]
[Break]
[Interlude]
[Outro]
[End]
標籤說明
[Intro]開場
[Hook]歌曲中最有記憶點的句子或段落
[Break]停頓、節奏中斷或轉換
[Interlude]間奏
[Outro]結尾段落
[End]指定歌曲結束

[Hook] 是一首歌的代表性印記。

比方說,你的歌名叫做《風鈴》,在 [Chorus] 的最後一句可能是:

風鈴不再隨風搖曳

這句就可以視為 [Hook]

[Outro] 則是歌曲的結尾,可以是留下懸念,也可以重複一次主題。

如果要安排結尾,可以使用:

[Outro]
[Refrain]
[Big Finish]

舉例來說,王力宏《你不在》最後三句:

像空氣般不存在的存在
在沒有痕跡的愛,你不在
當我需要你的愛,你不在

這種重複主題、逐漸收束情緒的段落,就可以理解為 Outro 的功能。

[End] 則表示你希望歌曲如何結束。它有點像剪輯裡的 Fade 用法,可以搭配:

[Fade Out]
[Fade to End]

Instrumental Tags

接著是 Instrumental Tags,也就是用來調整樂器的 Meta Tags。

完整的標籤清單見文末參考資料。

在樂器標籤裡面,有些不只是透過描述來調整樂器,還可以讓樂器產生節奏感。

例如:

[Percussion Break]
. .! .. .!
!! ... ! ! !

這裡的點 . 和驚嘆號 !,可以理解為擊打節奏的提示。

還可以參照下面這些常用 Instrumental Tags:

[Break]
[Instrumental Interlude]
[Melodic Bass]
[Percussion Break]
[Fingerstyle Guitar Solo]
標籤說明
[Break]停頓處
[Instrumental Interlude]樂器間奏
[Melodic Bass]有旋律的貝斯
[Percussion Break]擊打的停頓
[Fingerstyle Guitar Solo]吉他的指技

Voice Tags

Voice Tags 可以直接提示模型換掉預設的人聲,例如:

[Female Narrator]
[Diva Solo]

為什麼需要換掉預設人聲?

因為 Suno AI 可能會根據音樂類型套用常見預設:

  • Hip-Hop:常見都市男性聲音
  • Country:可能帶有西方口音
  • Pop / Jazz:通常比較容易出現女性聲音

如果不指定,人聲可能會受到模型預設風格影響。

新版的標籤寫法更靈活

較新的模型除了上面這些單純的結構標籤,也吃帶參數的寫法,例如 [Verse: whispered vocals, acoustic guitar only],可以在同一個標籤裡同時指定段落、唱法與配器。

另外兩個經驗法則:標籤越短越好(通常一到三個字),而且放在開頭前 20~30 個字以及段落轉換處最有效


實際範例

透過一小段話作為發想,讓「校園狗狗」的描述變成一首 Rap 歌曲。

[Start]
[Instrumental Intro]
(節奏感強烈的 Beat,帶點輕快的鼓點和電子音效,引領出自由而快樂的氛圍。)
 
[Verse - Taiwanese]
Yo yo yo,來聽我說
大學裡的狗狗不是普通的狗
牠們每天過得超級爽快
大學生都把牠們當作心頭愛
餵牠吃零食、陪牠散步
每個人看到牠都露出微笑滿足
牠們走在校園,像是國王般霸氣
同學們都搶著來,和牠打打氣
 
[Verse2 - Taiwanese]
牠們不用擔心,有大學生做後盾
每次經過教室,牠們就像有粉絲群
有人幫牠撐傘、有人幫牠抓癢
生活過得簡直像是夢中天堂
Yo,大學狗,生活沒煩惱
牠們有愛心大學生,當牠們的靠山
這裡是牠們的快樂樂園
每天都被呵護,享受這種特權
 
[Verse3 - Taiwanese]
在草地上躺平,曬著太陽光
旁邊的大學生給牠滿滿的能量
牠們像天使般被照顧,無微不至
這裡的生活真是沒得挑剔
喔,當大學狗真的好幸福
吃好、睡好,無憂無慮過每一步
同學們的愛心不只給人
牠們的愛也分給這些毛茸朋友
 
[Guitar Solo]
(加入電吉他 Riff,帶出律動感,像是狗狗奔跑自由的瞬間。)
 
[Chorus - Taiwanese]
大學狗,每天爽爽過
被大學生寵愛,不用擔心餓
牠們都是天使狗,受愛心呵護
校園裡,每天都是幸福的漫步
 
[Instrumental Bridge]
 
[Verse4 - Taiwanese]
牠們在大學像個超級巨星
大家爭相來拍照,牠的生活最chill
Yo,這種生活誰不羨慕?
被呵護得像是大學裡的寶物
Yo yo yo,大學狗不簡單
天使學生們,每天愛心不斷
這裡是牠們的天堂,不用擔心
這種日子,牠們過得超安心
 
(節奏減慢,加強 Bass 和鼓點,增添沉浸感。)
 
[Instrumental Outro]
(輕柔的鋼琴和吉他結束,帶來溫馨的餘韻。)
 
[End]

大家可以參照這樣的方式安排自己的 Meta Tags。

最後附上:音樂參照


參考資料

Suno 沒有官方的 meta tag 清單

本文原本引用的 Suno AI Wiki(sunoaiwiki.com已經整站失效(網域無法解析),所以改列以下社群整理。 這也說明了一件事:這個題材的參考資料本身壽命就很短,看到任何清單都先確認它涵蓋的是哪個模型版本。