百萬俱樂部 — AI音訊與音樂工具真實流量排名

完整排名

以下是按月度流量排名的所有51款AI音訊與音樂工具。每一款工具都提供免費層級 —— 這使得它成為整個「百萬俱樂部」系列中最容易上手的類別。榜首的訪問量接近7100萬，即便是最後一名也超過了80萬。

音樂製造機

Suno擁有7089萬的月訪問量，不僅是頂級的AI音訊工具，更是整個網際網路上訪問量最大的AI工具之一。從某種角度來看，它的流量超過了Runway、Pika和Luma Labs的總和。比大多數AI圖像生成器還要多。全世界對用AI製作音樂的需求是巨大的，而Suno佔據了其中的大部分份額。

Suno成功的秘訣在於簡單。輸入一段描述 —— 「帶有電鋼琴和行走低音的歡快爵士融合樂」 —— 幾秒鐘內你就能得到一首完整的歌曲。包括人聲、樂器、結構、混音。輸出質量在2024年的某個時候跨過了「好聽到可以欣賞」的門檻，隨之而來的是使用量的爆炸式增長。那些從未碰過樂器的人現在正在為他們的影片生成配樂，為他們的企業製作順口溜，或者僅僅為了聽到自己的想法變成現實而創作歌曲。

擁有183萬訪問量的Udio是Suno的音樂人替代方案。Suno致力於讓大眾易於使用，而Udio則側重於控制 —— 更精細的提示詞，更好的特定流派處理能力，以及音樂人更喜歡的音色準確性。它們之間的流量差距（7100萬 vs 180萬）講述了我們在AI領域隨處可見的同一個故事：無論專家更喜歡哪一個，更簡單的工具總是能贏得主流市場。

音樂生成的長尾市場出人意料地活躍。Mureka（316萬）、AI Song Maker（136萬）、Tunee（103萬）、MusicGPT（101萬）和Musicful（99.4萬）—— 每一款都找到了自己的利基市場。有的專注於特定流派，有的專注於速度，有的專注於與影片工作流的整合。Producer.ai（360萬）連接了生成與製作，讓用戶對編曲過程擁有更多控制權。

語音工廠

ElevenLabs以2698萬的訪問量在語音領域做到了Midjourney在圖像領域所做的事情 —— 讓曾經需要昂貴專業人員才能完成的事情，現在任何擁有瀏覽器的人都能做到。他們的文字轉語音與人類說話幾乎沒有區別，而他們的語音複製可以僅憑簡短的樣本就以令人不安的準確度複製一個人的聲音。

用例比你想像的要廣泛得多。有聲書朗讀、影片配音、Podcast製作、視障人士輔助工具、遊戲開發、企業培訓、語言學習。每一個行業以前都依賴按小時收費的配音演員。ElevenLabs按字元收費，而且輸出是即時的。這種經濟上的顛覆是真實且正在進行的。

TTS市場隨著Speechma（198萬）、Typecast（180萬）、Narakeet（178萬）、Neiro（166萬）、TTSMaker（152萬）和Kits.ai（112萬）的出現而進一步細分。每一款都佔據了略微不同的利基市場 —— Narakeet生成帶有配音的影片，Typecast創建虛擬人演示者，Kits.ai專注於歌聲轉換。OpenAI自己的產品openai.fm（86.5萬）更多是一個技術演示而非產品，但它預示了該領域的發展方向。

轉錄革命

TurboScribe以3209萬的月訪問量位列榜單第二，它做的事情看似簡單：把語音變成文字。這種簡單性正是它如此受歡迎的原因。學生轉錄講座、記者轉錄採訪、律師轉錄證詞、醫生轉錄筆記。對準確、快速、廉價轉錄的需求是無底洞。

會議助手子類別本身就是一個繁榮的生態系統。Otter（624萬）開創了即時會議轉錄的先河，並已成為許多工作場所的標準配置。Tactiq（441萬）直接掛鉤Zoom和Google Meet。Fathom（391萬）和Fireflies（380萬）在行動項提取、摘要生成和CRM整合等功能上展開競爭。Read.ai（350萬）增加了會議分析 —— 不僅分析說了什麼，還分析參與者的投入程度。

讓我印象深刻的是這個子類別中可行競爭者的數量。Plaud（321萬）結合了物理AI錄音機和雲端轉錄。Notta（312萬）服務於多語言團隊。Happy Scribe（263萬）專注於影片字幕生成。tl;dv（135萬）強調可分享的會議集錦。Mammouth（110萬）和Transkriptor（101萬）也佔有一席之地。七八個會議AI工具，每個訪問量都超過百萬，並且都在共存。

分軌工具

音訊分軌 —— 從混合音軌中提取人聲、鼓、貝斯和其他樂器 —— 是AI在音訊領域技術上最令人印象深刻的應用之一。五年前，要從歌曲中乾淨地分離人聲需要原始的工作室多軌檔案。現在，網際網路上的任何歌曲都可以在幾秒鐘內分解成單獨的組件。

Vocal Remover以951萬的訪問量領跑該類別，其價值主張簡單明瞭：上傳歌曲，分別獲得人聲和伴奏檔案。卡拉OK愛好者、混音藝術家、音樂製作人和DJ每天都在使用它。名字本身就推銷了產品 —— 無需解釋。

BandLab（1677萬）從技術上講是一個完整的音樂創作平台，但其很大一部分流量來自其分軌功能。作為一個內建AI分離功能的免費瀏覽器端DAW（數位音訊工作站），BandLab已成為買不起Pro Tools或Logic Pro的年輕一代製作人的入門點。

Moises（355萬）將分軌帶向了一個絕妙的方向：音樂人的練習工具。分離人聲跟著唱，分離吉他部分跟著學，在不改變音高的情況下放慢低音線。它將音訊AI從生產工具變成了學習工具。LALAL.AI（237萬）和FADR（112萬）專注於專業的混音和製作場景，而MVSEP（92.9萬）則通過支援高級分離模型服務於更技術化的人群。

沉默的勞模

這份榜單上一些最有價值的工具解決的是那些直到你遇到才會想到的問題。

Brain.fm（370萬）在這個排名中確實獨一無二。它不生成供他人聽的音樂 —— 它生成供你的大腦聽的音樂。利用神經科學研究設計的功能性音樂，旨在增強專注力、放鬆或睡眠。在我嘗試用它進行長時間寫作之前，我一直持懷疑態度。不管是安慰劑效應還是真正的科學，每月有370萬人認為這對他們有效。

噪音清洗是另一個安靜但必不可少的類別。AudioCleaner（184萬）和CleanVoice（108萬）可以去除錄音中的背景噪音、口水聲、填充詞和其他音訊偽影。Krisp（98.4萬）在通話期間即時執行此操作 —— 你的狗叫聲、嘈雜的咖啡店、你隔壁的建築工地都會從你的音訊流中消失。這些工具不生成內容；它們使現有內容變得可用。

Audacity（298萬）作為倖存者值得認可。這個開源音訊編輯器自2000年以來就一直存在 —— 比這份名單上的大多數軟體早了幾十年。它增加了諸如噪音去除和聲音分離等AI驅動的功能，但其核心吸引力依然如故：免費、強大、無需帳戶、不依賴雲端。在一個充滿訂閱制AI工具的世界裡，Audacity的存在感覺幾乎是一種反叛。

LANDR（234萬）服務於音樂製作的最後一哩路：AI母帶處理和發行。上傳你的曲目，由AI進行母帶處理使其聽起來專業，然後分發到Spotify、Apple Music和所有其他平台 —— 所有這些都在一個儀表板上完成。Rekordbox（121萬）專門服務於DJ，提供AI驅動的節拍分析、調性檢測和曲庫管理。SubmitHub（140萬）佔據了一個完全不同的利基市場 —— 幫助獨立藝術家讓部落格策展人和播放列表編輯聽到他們的音樂，並利用AI幫助檢測提交的流派和質量。

如何選擇音訊工具

這份名單上的每一個工具都提供免費層級。全部51個。這是AI中最慷慨的類別。以下是如何根據你的用例挑選合適的工具。

值得注意的一個模式：AI音訊工具擁有我追蹤的所有AI類別中最高的「日常驅動」率。人們不會只用一次Suno就把它忘了 —— 他們每天都回來。會議助手在每次通話的後台運行。TTS閱讀器成為早晨通勤的一部分。降噪始終開啟。這些工具融入日常慣例的方式是圖像生成器和聊天機器人通常做不到的。

方法論與數據來源

所有流量數據均來自 SimilarWeb，反映了2025年12月的估算值。

這份排名包含了對「AI音訊」的廣義定義 —— 音樂生成、文字轉語音、語音複製、語音轉文字轉錄、會議助手、音訊分離、噪音清洗和音樂製作工具。我故意撒下這張大網，因為音訊AI生態系統是緊密相連的。ElevenLabs做TTS和語音複製。BandLab做音樂創作和分軌。Descript（在影片排名中具有特色）做帶有基於轉錄的工作流的音訊編輯。

一個明顯的遺漏：Spotify、YouTube Music和Apple Music都廣泛使用AI進行推薦、自動混音和音訊增強 —— 但它們首先是音樂串流媒體平台，而不是AI工具。同樣，像Ableton、FL Studio和Logic Pro這樣的專業DAW也增加了AI功能，但主要是傳統軟體。我排除了這兩類，以使本排名專注於AI是核心價值主張的工具。

這份名單上的每一個工具 —— 全部51個 —— 都提供免費層級。這100%的免費層級率在任何其他AI類別中都是無與倫比的。商業模式各不相同：Suno限制每天的生成次數，ElevenLabs限制字元數，會議工具限制錄製分鐘數，分離工具限制檔案大小。但核心體驗總是可以免費嘗試的。