text-to-music
О программе
Этот навык создаёт полноценные песни с вокалом на основе текстовых описаний или готовых текстов, а также может делать кавер-версии в новых стилях. Он обрабатывает запросы на оригинальные композиции, джинглы и смену стиля, но не работает с инструментальными треками или звуковыми эффектами. Используйте его, когда пользователи хотят превратить текст в музыку, переделать существующие песни или создать вокальную аудиодорожку по описанию.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add NoizAI/skills -a claude-code/plugin add https://github.com/NoizAI/skillsgit clone https://github.com/NoizAI/skills.git ~/.claude/skills/text-to-musicСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
text-to-music
Two ways to make a song with vocals + accompaniment, saved as MP3. Every request produces two variants.
- Generate — a new song from a music description plus lyrics.
- Cover — re-sing an existing song in a new style, keeping its melody. Lyrics can be the original (auto-recognized) or new ones.
Triggers
- make a song / generate music / text to music / compose
- turn these lyrics into a song / sing this / jingle / theme song / birthday song
- cover this song / make a jazz version / remake in another style
- 写歌 / 生成音乐 / 作曲 / 唱首歌 / 歌词谱曲 / 翻唱 / 改编 / 换个风格唱
Generate — new song from text
A request needs a prompt (the music description) and exactly one lyrics source:
# Let the server write lyrics from a theme
python3 skills/text-to-music/scripts/t2m.py "upbeat indie pop, bright guitars, 120 BPM" \
--lyrics-prompt "a song about summer road trips with friends"
# Use your own lyrics (inline or from a file)
python3 skills/text-to-music/scripts/t2m.py "mandopop ballad, piano and strings" \
--lyrics $'[Verse]\n窗外的雨停了\n[Chorus]\n我还在等你' --vocal-gender Female --title "雨停了"
python3 skills/text-to-music/scripts/t2m.py "lo-fi hip hop, mellow, vinyl crackle" \
--lyrics-file song.txt --duration 120 -o chill.mp3
# Model the vocal/style on a reference song (local file ≤20 MB or public URL)
python3 skills/text-to-music/scripts/t2m.py "dreamy synth-pop" --lyrics-file song.txt --ref-audio ./ref.mp3
Output: song_v1.mp3 and song_v2.mp3 (or <stem>_v1.mp3 / <stem>_v2.mp3 with -o). When lyrics were written by the server, they are also saved to <stem>_lyrics.txt.
| Argument | Default | Description |
|---|---|---|
prompt | required | Music description: genre, mood, instruments, tempo (≤1500 chars) |
--lyrics / -l | — | Lyrics text; [Verse], [Chorus], [Bridge] markers help structure |
--lyrics-file | — | UTF-8 .txt file with lyrics (≤64 KB) |
--lyrics-prompt | — | Theme for server-side lyric writing |
--tags | — | Style tags, comma-separated (≤50 chars) |
--negative-tags | — | Styles to avoid |
--duration / -d | auto | Target length hint: 60, 120, or 180 seconds. A hint, not a guarantee. |
--ref-audio | — | Reference song, local path or public URL |
--lyrics, --lyrics-file, and --lyrics-prompt are mutually exclusive; one is required.
Cover — re-sing an existing song
Needs the source song, lyrics, and a description of the new sound (--style and/or --prompt):
# Same lyrics, new style: recognize lyrics from the original, then cover it
python3 skills/text-to-music/scripts/t2m.py cover original.mp3 \
--style "jazz, smoky female vocal" --recognize-lyrics -o jazz_cover.mp3
# New lyrics over the original melody, looser arrangement
python3 skills/text-to-music/scripts/t2m.py cover https://example.com/song.mp3 \
--prompt "acoustic folk, fingerpicked guitar, intimate" --lyrics-file new_lyrics.txt \
--adherence main_melody --vocal-gender Male
# Recognize lyrics only (to review or edit before covering)
python3 skills/text-to-music/scripts/t2m.py lyrics original.mp3 -o lyrics.txt
Recommended flow when the user wants to tweak lyrics: run lyrics → edit the file → cover --lyrics-file.
| Argument | Default | Description |
|---|---|---|
source | required | Original song: local file (≤100 MB; mp3/wav/m4a/aac/flac/ogg) or public URL |
--style / -s | — | Short style tags, e.g. "rock, male vocal" (≤50 chars) |
--prompt / -p | — | Longer description of the cover's sound (≤1500 chars) |
--adherence | high | high = follow the original arrangement closely; main_melody = keep only the main melody, more freedom |
--lyrics / -l | — | Lyrics to sing |
--lyrics-file | — | UTF-8 .txt file with lyrics (≤64 KB) |
--recognize-lyrics | off | Transcribe the source's lyrics first and use them |
--output / -o | cover.mp3 | Output path; variants get _v1 / _v2 suffixes |
At least one of --style / --prompt is required; exactly one lyrics source is required.
Shared Arguments
| Argument | Default | Description |
|---|---|---|
--title | — | Song title (≤80 chars) |
--vocal-gender | — | Male or Female |
--vocal-timbre | — | Free-form voice description, e.g. "husky warm alto" (≤50 chars) |
--output / -o | song.mp3 (cover.mp3 for covers) | Output path; variants get _v1 / _v2 suffixes |
--no-wait | off | Submit, print the job ID(s), then exit |
--poll-interval | 10 | Seconds between status checks |
--timeout | 1800 | Max seconds to wait (the job keeps running server-side) |
--api-key | from env/config | Noiz API key (overrides stored key) |
Resuming / Checking Jobs
Generation prints two gen_product_ids; a cover prints one task_id. If the wait times out or you used --no-wait, resume with:
python3 skills/text-to-music/scripts/t2m.py status <id_v1> <id_v2> -o song.mp3
python3 skills/text-to-music/scripts/t2m.py status --cover <task_id> -o cover.mp3
python3 skills/text-to-music/scripts/t2m.py status --cover <task_id> --no-wait # just print status
Status goes submitted → running → succeeded / failed. Covers also report a stage (analysis runs before singing, so covers take longer). Download URLs expire after ~24h; re-run status for fresh ones.
Writing Good Prompts
- Prompt / style = the sound: genre + mood + instrumentation + tempo.
"cinematic orchestral pop, soaring strings, 90 BPM, hopeful". - Lyrics: keep sections short and label them. Chinese, English, and mixed lyrics all work.
- Short songs: for jingles or greetings, pass
-d 60and write only a verse + chorus. - Covers: pick
highto keep the cover recognizable; pickmain_melodyfor a bigger genre change. - Not satisfied? Run again — each run gives two fresh variants.
Cost
- Songs and covers are billed once per job (not per variant):
ceil(longest variant seconds) × 15credits, charged after both variants succeed. A 2-minute song costs about 1,800 credits. If subscription credits don't cover the whole job, it is billed as pay-as-you-go at $0.00015/s. The script prints the charged amount on completion. - Lyrics recognition (
lyrics/--recognize-lyrics): 100 credits (or $0.001 pay-as-you-go), charged only when vocals are detected.
Rate limits: 5 submissions per minute per key per endpoint; status polling 60 per minute.
Limitations
- Pure instrumental music is not supported — lyrics are always required.
--durationis only a hint; actual length may differ. Covers follow the source's length.- Prompts or lyrics containing sensitive content are rejected (
code=400).
Configuration
python3 skills/text-to-music/scripts/t2m.py config --set-api-key YOUR_KEY
# or
export NOIZ_API_KEY=YOUR_KEY
Get your API key at developers.noiz.ai.
Requirements
- Python 3.6+
requestspackage:uv pip install requests- Noiz API key from developers.noiz.ai
Security & Data Disclosure
- API key: Stored in
~/.config/noiz/api_key(permissions0600) or viaNOIZ_API_KEYenv variable. - Network: Prompts, lyrics, and any reference/source audio (file upload or URL) are sent to
https://noiz.ai/v1/text-to-musicandhttps://noiz.ai/v1/text-to-music/cover*; job status is polled from the same endpoints. No other data is transmitted. - Output: Generated MP3s (and lyrics text files) are downloaded from signed Noiz storage URLs and saved to the output path. No other files are modified.
GitHub репозиторий
Часто задаваемые вопросы
Что такое Skill text-to-music?
text-to-music — это Claude Skill от NoizAI. Skills объединяют инструкции и ресурсы, которые Claude загружает по мере необходимости, чтобы выполнять задачи, связанные с text-to-music, без дополнительных запросов.
Как установить text-to-music?
Используйте команды установки на этой странице: добавьте text-to-music в Claude Code как плагин или клонируйте репозиторий в каталог skills, затем перезапустите Claude, чтобы загрузить Skill.
К какой категории относится text-to-music?
text-to-music относится к категории Мета.
Можно ли использовать text-to-music бесплатно?
Да. text-to-music размещён на AIMCP и доступен для бесплатной установки.
Похожие навыки
Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.
Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.
Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.
SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.
