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“让孩子先创造音乐,有兴趣后再学习音乐”。
来源|多知
作者|王上
“呱呱。”
谭飞学了几声小鸭子的叫声,在MuseKey上随便按下几个琴键。一段带着鸭叫的旋律很快生成了。
如果是成年人,这个动作甚至有些荒诞:录下一声鸭叫,再告诉AI,“给我来一首小鸭子的歌”。但在谭飞看来,这恰恰可能是孩子创作音乐最自然的方式。
在MuseKey上,孩子可以把生活里的声音录下来,再按几个琴键,AI将声音、旋律和孩子的选择融合成一段音乐。孩子不需要知道什么是采样、和弦、BPM,也不需要写Prompt。他只需要知道:“这是我的声音,这是我的歌。”
这是95后创业者谭飞现在正在做的事情。
此前,他曾是新东方的物理老师,也曾设计出千万销量的桌游,还从0到1做过AI伴学机器人。如今,他创办MuseKey,从北京搬到深圳,开始死磕“儿童×AI×音乐”。
谭飞把MuseKey定义为一款面向3-8岁儿童的AI音乐创作硬件。但他想做的,并不是给孩子一个“一键生成歌曲”的工具,而是把AI藏进一个孩子能够理解、能够触摸、能够不断探索的创作过程中。
这件事情真正有意思的地方,是让一个甚至不识字的3岁孩子,也拥有创作音乐的可能。
这也是谭飞理解MuseKey的起点。
谭飞在与多知对话中透露,目前,MuseKey已获得“大疆教父”李泽湘教授旗下深圳科创学院的孵化及种子轮支持,正在推进产品工程化、首批家庭测试以及后续量产准备。
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01“让孩子先创造音乐,有兴趣后再学习音乐”
谭飞一直关注着 AI 音乐的进展。直到 2025 年再次听到新的作品,他依然被深深触动——AI 的进化速度远超想象。
这个念头很快与他过去多年积累的儿童产品经验连接起来。他做过儿童桌游,也做过儿童AI伴学机器人,长期研究3-8岁儿童的认知和交互方式。几乎就在那个瞬间,他开始思考:如果AI已经可以降低音乐创作的门槛,为什么不能让一个还不会写字的孩子,也拥有自己的第一首歌?
传统的音乐学习路径往往是先学乐器,再学乐理,最后才可能进入创作。一个孩子可能需要花很长时间,才能有机会第一次获得“这是我创作的东西”的成就感。
但AI正在改变这件事。
问题在于,目前大量AI音乐产品依然是为成年人设计的:输入Prompt、选择风格、调整参数,再等待模型生成结果。这对成年人不难,对一个3岁的孩子却几乎不可行。
更重要的是,孩子对音乐的需求,可能本来就和成年人不同。
谭飞在测试中发现,孩子会录马桶冲水的声音,会录各种奇怪的声音,然后期待AI把这些东西变成一首歌。成年人可能觉得这些声音“不高级”,孩子却会非常兴奋,因为里面有一个最重要的东西——“这是我的。”
“我想做的事,就是把学习音乐和创造音乐掉个顺序。”他说,“先让孩子发现,原来我也可以创造一首歌,然后兴趣才可能变成继续学习的动力。”
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02AI不是代理人,而是一种“粘合剂”
MuseKey并没有把一个AI音乐模型塞进儿童玩具。
在谭飞看来,成年人的AI音乐工具更强调“AI替你完成”,MuseKey则希望做到“AI帮你完成”。
孩子录下一段声音,或者录下一声鸭叫;他再选择一种节奏、一种乐器,甚至只是随便按几个琴键。AI负责把这些元素“粘”在一起,像拼乐高积木一样。
最后生成的歌曲可能并不专业,甚至有些奇怪。但当孩子听见自己的声音出现在歌曲里,他会知道:“这是我的歌。”
谭飞把AI形容成“粘合剂”,而不是“代理人”。这是MuseKey最核心的产品理念之一。
因此,MuseKey刻意做成了一个没有屏幕的硬件。
灯光亮起来,孩子按一下;琴键可以弹;生活中的声音可以录;不同音乐元素可以像拼积木一样组合起来。
MuseKe有一种玩法很简单:系统给孩子几个选择,孩子连续做两三次选择,就能拼出一句奇奇怪怪的话,再把它变成一首歌。
谭飞把这种方式称为“选择题式创作”。这一灵感来自他过去在新东方教物理的经验“这就像教物理时把难题拆解一样,把复杂变好玩,创作本来就该这么简单。”
对一个低龄儿童来说,让他直接回答“你想创作一首什么样的歌”,其实仍然比较困难。MuseKey希望给孩子搭一个“脚手架”:你不需要知道自己想做什么风格,也不需要完整说出一句话,只需要先按一下,再选一下,再试一下,一首歌就慢慢出现了。
早期测试中,谭飞发现孩子很少会问“这个怎么玩”。看到灯光亮起来,他们就会自然地去按;发现有声音,又会继续尝试。“孩子探索能力很强。”
在他看来,儿童产品最重要的事情之一,就是不要给孩子太多规则,而是让产品本身成为一个可以探索的世界。
这也是他坚持做硬件而不是App的原因。孩子碰一下琴键、听见一个声音,会比在聊天框里输入“我要一首什么歌”更容易理解音乐。
与此同时,他也不希望孩子只是从一个屏幕跳到另一个屏幕。因此MuseKey没有聊天框和复杂的操作,它看起来更像一台“新时代的乐器琴”:琴键、声音和触摸这些音乐最原始的元素被保留下来,AI则藏在了背后。
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03真正难的不是模型,而是“理解儿童”
这件事最难的地方,也不在AI模型。
今天,很多创业者做AI产品,第一反应是模型能做到什么。但对于MuseKey,谭飞更关心的是:这些能力怎样才能变成一个3岁孩子真正愿意玩的东西?
他的办法有些“笨”:受益于科创学院的资源,他要求团队里的每个人,每周都要去幼儿园陪孩子玩两个小时。他们观察孩子什么时候会无聊,什么样的提示会让孩子笑,孩子能接受多长时间的等待,会不会跳过引导,会不会疯狂按键。
甚至AI生成歌曲需要等待20-30秒,也不只是一个技术问题。成年人可以等,孩子很难等。
于是,团队把这段等待设计成音乐游戏。AI在后台生成音乐时,通过游戏化的方法,让小朋友认为等待的时间天然就是自己写歌的一部分。
谭飞越来越意识到,儿童AI产品并不是把一个成年人的AI产品换成卡通外壳,而是要从儿童的认知、注意力、语言和行为方式重新设计。
还有AI生成什么样的歌,也不能完全按照成年人的审美来。
团队研究了大量儿童歌曲,从旋律、节奏、重复性、音色等维度去理解低龄儿童更容易接受什么。成年人可能觉得一句歌词反复很多遍有点无趣,但实际上,《Baby Shark》“doo doo doo doo doo doo”式的重复更符合儿童的音乐感知。
所以MuseKey也在尝试建立自己的儿童音乐判断逻辑。
孩子愿不愿意听完、愿不愿意跟唱和律动、愿不愿意把歌分享给爸爸妈妈和其他小朋友——这些行为,才是MuseKey最重要的评分标准。
04做一款AI音乐创业硬件之后
今年4月底,谭飞从一家教育机器人公司离职;5月,他正式进入深圳科创学院的创业项目。这是他身上很鲜明的一种创业者特质:想到,就立刻去做。
谭飞是北京人,但为这次创业搬去了深圳。他喜欢这里的速度,他说:“晚上11点、12点找人聊项目,约了往往很快就能见面。”
拿着最初的原型,他开始不断带去找孩子测试。一次早期内测持续10天,孩子累计使用约220分钟;在早期中国家庭测试中,约80%的参与家长产生了购买行为。如今,MuseKey已经建立约300-400个家庭的种子用户池,并同步进行中国和美国市场的家庭测试。
这些早期数据给了谭飞很大信心,让他确信这套商业逻辑是成立的,产品逻辑也是用得起来的。
目前,团队已经补齐AI与产品研发、硬件工程、供应链、海外市场与增长等能力,并推进产品工程化和量产准备。
深圳科创学院带给谭飞的另一个影响,是一种非常朴素的产品方法论——严禁凭空想象需求。
所以,他没有停留在“AI音乐+儿童”这个听起来很性感的概念里,而是一次次把原型拿到孩子面前,看他们到底会怎么使用。
如果未来MuseKey能够跑通,这个产品的想象空间也不只是“一台AI音乐玩具”。
在谭飞的设想中,AI 不仅降低了音乐创作的门槛,更让孩子的每一次表达都拥有了长久的留存价值。孩子创作出的每一首歌曲,不再是一次性的娱乐,而是成为了专属于他们自己的第一笔“数字音乐资产”。随着这些独特作品的不断沉淀,不仅记录着孩子的成长轨迹,也为未来家庭场景乃至更广泛的创造力生态,打开了极具想象力的延展空间。
MuseKey这个名字本身也是一个隐喻。Muse代表灵感,也指缪斯;Key是钥匙,也是琴键、音调。
MuseKey这把“钥匙”正在打开更多可能。
作者:王上
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