HASH GAME - Online Skill Game GET 300在传统数字音频制作领域，素材的高效与高质量检索始终是一个突出痛点。尽管市场推出了多款音频素材检索管理软件，以提高工作效率，但在庞大的音效素材库中找到符合需求的音频素材，仍然高度依赖用户对素材库的熟悉程度。同时，数字音频工作站的自动化水平不足、技术门槛过高以及制作效率低等问题，也严重影响了音频创作者和内容生产者的工作效率与创意发挥。人工智能技术的迅猛发展为数字音频制作的标准化、模块化和智能化演进提供了强有力的技术支撑。《基于大语言模型（LLM）与模型上下文协议（MCP）驱动的智能音频制作系统研发》一文提出了一种全新的智能音频制作系统，该系统依托大语言模型（LLM）和模型上下文协议（MCP），深入融合了数字音频检索、自然语言理解和自动化操作等关键技术，探索出数字音频制作智能化的新路径。该系统摒弃了以往单一低效的关键词检索模式，转而采用以用户需求场景为核心的描述方式，其借助大语言模型在自然语言理解及创意联想方面的先进技术优势，将原本机械、重复的检索过程转变为人机协同创作的交互模式。通过模型上下文协议，该系统有效连接了自然语言交互与数字音频工作站的自动化控制，为音频创作者及内容生产者提供了更加便捷、高效的创作工具。这一创新不仅有望提升数字音频制作的智能化水平与能力，还将推动整个行业向更加优质、高效、智能的方向发展演进。

　　本研究基于影视与游戏音频制作领域的实际需求，针对传统音频检索繁琐、数字音频工作站（DAW）操作自动化水平不足等问题，提出了一种智能化音频制作系统。该系统依托大语言模型（LLM）与模型上下文协议（MCP），结合数字音频工作站REAPER的开放式脚本框架ReaScript与Python扩展，实现了音频素材的智能检索与指令驱动的自动化操作。系统以模型上下文协议为底层架构，有效打通了自然语言交互与数字音频工作站自动化控制之间的桥梁。在“夏日雨后校园”音频场景下开展的实验表明，本系统能够通过模糊查找和联想式搜索准确找到所需音频素材，指令式操作方式显著降低了音频制作的技术门槛。相较于传统流程，艺术工作者可更加专注于创意表达而非繁琐操作。未来，本系统将进一步扩展对多种音频数据流及主流数字音频工作站的适配，并持续丰富音频素材数据库，为智能化音频生产提供坚实的技术保障。

　　随着影视与游戏行业的迅速发展，音频创作者对作品质量和流程效率的要求不断提高。数字音频工作站（Digital Audio Workstation, DAW）成为音频编辑的核心平台[1, 2]，但传统音频检索和工作站操作方式存在应用门槛高、跨平台适配困难、缺乏智能化支持等问题，尤其是在面向多样化创意表达和复杂制作流程时更为明显[3]。近年来，随着大语言模型（Large Language Model, LLM）和模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）等人工智能（AI）技术的进步，自然语言驱动的音频智能制作迎来新的发展机遇[4-6]。

　　基于文本元数据的检索方法依赖音频文件的名称、标签、描述信息、艺术家信息及专辑等显式元数据，通过用户输入关键词进行匹配检索。该类方法实现路径较为直接，检索效率较高，广泛应用于各类音频素材库管理系统。基于内容分析与特征提取的检索方法则侧重于挖掘音频信号本身的底层属性。常见技术包括自动语音识别（ASR）、梅尔频率倒谱系数（MFCCs）等特征提取手段，通过将音频信号转化为多维特征向量以实现检索与分类。此类方法在语音识别、基础音乐检索等领域成效突出。基于指纹或哈希匹配的检索方法广泛应用于音频内容鉴权与版权保护场景。其核心思想在于提取音频片段的唯一性特征值，进而实现对原始与衍生内容的快速比对。

　　现代DAW普遍采用图形用户界面，通过波形可视化、多轨道调音台、音轨高亮及插件参数面板，为用户提供直观的一体化编辑环境，实现音频剪辑、混音及效果处理等操作的高效协同。这一模式显著降低了基础操作难度，推动了音频制作向更广泛用户群体的普及。与此同时，随着MIDI（Musical Instrument Digital Interface）控制器、硬件调音台、触摸屏及移动端应用的引入，DAW的人机交互体验感不断提升。诸如MIDI映射、远程操控、手势交互等多模态联动，为用户带来了更便捷、实时的创作及表演能力，满足了多终端和场景化创作的需求。

　　基于前文提出的智能音频检索与工作站操作需求，本研究希望通过引入大语言模型，借助其强大的自然语言理解和生成能力，实现从音频检索到音频制作的全流程自动化与智能化。大语言模型的发展大致可分为四个阶段：专注于自然语言对话的纯文本大模型；实现了文本、图像、音频等多模态数据融合与联合推理的多模态大语言模型；基于任务驱动从而实现部分自动化工作流的智能体（Agent）；通过模型上下文协议实现控制的通用大语言模型应用，从而实现自然语言到应用程序编程接口（Application Programming Interface, API）和软件控制的无缝衔接[26-29]。

　　以ChatGPT为代表的早期大语言模型打破了传统检索的关键词束缚，通过更深层的语义理解，实现了对音频检索的“类联想”式文本描述匹配（如“适合电影片头的温暖弦乐”）。多模态模型则进一步将文本、音频、图像等结合，支持音频检索、音频描述、跨模态问答等任务。然而，尽管大语言模型能够通过复杂的语义理解和多模态交互实现模糊检索与内容生成，其仍多局限于“内容匹配”层面，如输出查询结果、推荐音频片段或生成音频摘要，而无法直接对音频素材库进行底层操作。更重要的是，这些模型无法对DAW这样的专业软件直接下达诸如“创建轨道”或“导入音频”等实际操作指令。

　　模型上下文协议（MCP）是一项全新的开放标准，旨在为大语言模型与外部数据源和工具的集成提供统一接口。该协议采用“MCP客户端-MCP服务”架构，通过标准化的JSON⁃RPC 2.0数据协议实现二者间的信息交互。大语言模型作为MCP客户端的执行环境，主要负责理解用户对话并生成任务，MCP客户端则负责将任务拆解并分发给对应的MCP服务；MCP服务接收任务后，会调用外部应用程序开发接口完成具体工作，并将结果返回客户端；最终由大语言模型整理数据后反馈给用户，如图1、图2所示[29]。模型上下文协议的出现，大大简化了大语言模型和各类第三方服务的对接流程，不仅减少了手工集成和维护成本，还实现了请求和响应格式的一致性、交互的持续上下文维护及高效的双向通信。这一协议如同大语言模型世界的USB接口，打通了模型与多样应用之间的壁垒，使模型真正具备“理解指令-调用外部服务-返回结果-再迭代优化”的全流程能力。

　　在音频制作场景下，MCP展现出极大优势。MCP客户端可依托大语言模型强大的自然语言理解能力，对用户输入的音频检索指令进行语义模糊查找和上下文扩展，比如根据描述性关键词联想、筛选或生成更加丰富的音频描述内容，随后通过直接操作音频素材库完成音频素材文件定位；而MCP服务则可对接DAW的标准化接口，从而让大语言模型能够用通用、自然的语言直接下达诸如“在第三轨插入音频素材”等操作指令。如此，用户无需学习和适应不同DAW的复杂操作界面，只需用自然语言描述需求，便能统一调用，实现跨平台、跨品牌的音频编辑制作流程自动化与智能化，显著提升了音频创作的便捷性和可扩展性。

　　在系统架构的顶层，MCP客户端与集成的大语言模型协同承担人机交互与需求解释的核心职能。该层通过对自然语言指令的深度解析，实现语义建模与操作意图提取，并基于任务目标与参数信息，生成结构化命令用于后续分发。其核心功能主要包括两点：其一，系统支持用户以自然语言描述视频情境；大语言模型对场景信息进行理解与分解，自动分析所需音频素材，并结合用户后续需求补充或调整匹配素材，利用多轮对话机制持续完善音频内容的检索与扩展，最终实现高精度且个性化的音频资源匹配。其二，系统允许用户以自然语言对音频数据进行操作指令输入。大语言模型可基于查找结果及用户提供的明确素材路径，完成音频素材向DAW导入等操作。此外，软件还可根据进一步指令实现对DAW中音频素材的编辑、处理与管理。此层设计为下一层MCP服务与DAW API操作模块提供了高层次的智能交互接口。

　　研究过程中选择以REAPER作为核心DAW平台，主要基于其在灵活性、可扩展性和跨平台兼容性方面所展现的独特优势。与传统封闭或定制化程度较低的DAW不同，REAPER不仅支持多平台部署，还为开发者开放了丰富的脚本与API接口，极大地拓展了平台自动化和个性化定制的空间。REAPER内置的ReaScript脚本系统支持多种主流编程语言（如Lua、Python），并可直接访问工程管理、轨道操作、素材处理、效果链控制等功能接口，这使实现音频项目批量操作、复杂流程自动化与实时任务响应成为可能。与此同时，系统进一步引入了reapy库作为外部Python控制层。reapy通过将REAPER内部对象映射为标准化Python类，既提升了跨平台开发的效率和可维护性，也借助Python自身的丰富生态，实现了数据分析、远程协作及与云服务的无缝对接[30,31]。

　　综上所述，本系统采用分层架构设计，以职责清晰的模块划分实现了各层之间的有效解耦，既降低了整体系统的复杂性，也显著提升了独立开发与后期维护的灵活性。通过MCP 服务与API通讯层实现协议与数据的统一标准化，系统不仅实现了多平台、多厂商设备的高效兼容，也为异构硬件环境下的协同工作提供了坚实的技术基础。此外，顶层还引入大语言模型执行用户意图解析与自然语言交互，使用者只需通过对话式指令即可完成从需求描述到具体操作的整套流程，显著降低了传统工作流中的人工映射成本与误操作风险。

　　在具体实现上，系统采用Visual Studio Code（VS Code） Copilot作为MCP客户端嵌入的大语言模型，通过reapy库的HTTP服务桥接外部MCP服务与REAPER内部的ReaScript脚本，实现智能音频工作流的无缝衔接。图4展示了本系统的具体流程：用户发出自然语言指令后，Copilot解析意图，并调用两个 MCP 服务：其一是操作 REAPER；其二是音频检索。具体操作完成后，Copilot将汇总执行结果，并将最终状态以对话形式反馈给用户。

　　为最大程度降低人为操作失误对体验的影响，音频检索模块内嵌了完善的异常捕捉与提示机制。文件未找到或路径错误时，系统会主动告知用户当前查找位置，并建议核查文件位置或名称。文件格式不规范时，系统会捕获异常并给出详细的反馈，引导用户纠正违例内容。如系统未检测到音频工程文件或音频引擎未启动，会明确提示用户启动相关服务后重试。这一处理方式，确保用户可随时获悉当前操作状态和潜在问题，避免因文件错误或环境异常引发的数据丢失或资源不可用，提升系统整体可靠性。

　　本研究主要实验环境包括：Windows 10 及以上操作系统；Python 3.8 及以上版本作为底层编程与脚本运行平台，DAW采用 REAPER，通过 ReaScript 所提供的 API 实现外部自动控制。实验所用音频测试数据主要采用 WAV 音频文件格式，所有音频样本无特定命名规则，随机分布存储于本地磁盘。为支持自动批量检索与分发处理，系统构建了统一的音频描述数据库，每条记录由音频描述与对应文件路径组成，字段以自定义分隔符分隔，相关接口路径在主控代码（main.py）中实现动态配置，具体格式及样例可参考开源仓库中的标准描述文件（description.txt）。

　　表2展示了本测试中使用的提示词（Prompt）样例。这些提示词样例主要用于音频编辑软件的自动化操作或智能助手交互，涵盖了音频素材管理、音轨操作和项目信息获取等常见功能。用户可通过这些提示词样例快速检索、管理和操作音频文件或音轨，提高在音频编辑工作流中的效率与便捷性。表中的提示词样例规范、用途明确，适用于自动化测试、批量处理、智能音频编辑等场景，也为开发基于自然语言的音频编辑辅助工具提供了思路和基础。

　　本文围绕MCP驱动的影视与游戏音频制作流程智能化展开了系统性研究与实践，实现了基于大语言模型与MCP驱动的集音频素材检索与自然语言交互于一体的DAW自动化平台。系统通过深度融合音频检索、自然语言理解和自动化操作等关键技术，显著提升了DAW在内容管理、智能检索及创意输出方面的扩展性与交互体验。依托大语言模型卓越的语义解析与任务驱动能力，系统有效降低了传统DAW的操作门槛，使用户能够专注于创作本身，进一步释放艺术生产力。本文的创新点在于，MCP的提出为自然语言理解与处理能力对接各类开放接口提供了统一的解决方案，为后续跨平台、跨应用的智能协同奠定了坚实基础。这种标准化、开放化的设计理念，与人机交互设计领域“以人为本”的核心思想高度一致。期望未来各类软硬件厂商能秉持协同发展、优势互补的共赢目标，持续开放底层接口、丰富协议标准，加速智能化音频制作行业的健康发展。此外，本文所提出的系统架构与开发范式，有望为DAW及相关领域未来的人机交互设计和技术创新，带来有益的启示与借鉴。实际应用表明，该平台在提升音频检索流程的便捷性、素材管理的高效性以及自动化音频导入和轨道管控等功能实现方面均表现出较强的适应性和可扩展性，为影视声音设计、游戏音频制作等多场景运营提供了有力的技术支撑。

　　展望未来，系统将着重完善标签体系与素材库建设，深度整合本地、专业数据库以及云端、网络等多资源渠道，通过标准化接口实现多数据源音频素材的高效集成，最大程度丰富用户可调用的资源类型。同时，将持续拓展对主流平台和硬件设备的支持能力，利用MIDI、OSC等多种协议，实现跨平台、跨设备的智能化联动，为音频制作全流程带来更大的创新空间。进而实现从素材管理、智能标记、自动化编辑到实时渲染的全链路数字化与智能化升级，推动行业迈向更高水平的协作与创新。