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Mc Vocal Direction

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Vocal direction and harmony design (演唱指导与和声设计) - specifying how a vocal should be delivered, not just what notes it sings. The two musical criteria, the vocabulary that actually changes a performance (brighter rather than louder, harder consonants rather than louder), consonant/vowel separation and why the beat lives in the vowel, the anti-perfection pitch philosophy that keeps a vocal from sounding machine-made, the four harmony types with their purpose and delivery, double and triple panning, and how all of this maps onto text prompts for Suno / YuE2 / MiniMax. Use when a vocal sounds flat, machine-made, or buried, when planning harmonies or doubles, when writing the vocal block of an ARR-SPEC, or when a generated vocal is too perfectly in tune. 演唱、人声、和声、咬字、音准、双轨、AI 味。

Overview

Publisherjtydhr88
Repositorymusic-composition-skills
Skill namemc-vocal-direction
Stars
171
Forks
23
Bundled files
1
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 1 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by jtydhr88 on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Mc Vocal Direction AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/jtydhr88/music-composition-skills/tree/main/plugins/music-composition/skills/mc-vocal-direction
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/jtydhr88/music-composition-skills.git /tmp/music-composition-skills
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/music-composition-skills/plugins/music-composition/skills/mc-vocal-direction .claude/skills/mc-vocal-direction
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Mc Vocal Direction in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Mc Vocal Direction on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Mc Vocal Direction is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

演唱指导与和声设计(Vocal Direction)

这个 skill 管的是:人声该怎么唱**,不只是唱什么音。**

对本库尤其重要,因为——

AI 人声最稳定的破绽是"完美":音准全中、力度平直、每遍副歌唱得一模一样。 真人做不到这些,也不想做到。

所以本 skill 有一半内容是在教怎么要求"不完美",以及怎么把这种要求写成后端能吃的话。

按任务读哪几节

症状/任务读
人声听着平、没表情§2 演唱指导的语汇
想让人声更有冲击力§2.3 辅音
人声"太准了"、像机器§4 音准哲学
人声推不出来、埋在伴奏里§4.1(多半不是音量问题)
要加和声,不知道加哪种§5 四型
和声盖过主唱 / 太抢§5 对应型号的 delivery + EQ 思路
要不要做 double§6
写 Suno/YuE2 的人声提示词§7
填 ARR-SPEC 的 vocal 块§8 + §9

边界:什么不归这个 skill 管

不归这里归哪
词怎么写、押韵、倒字/协音作词的事;同一首歌的歌词从 meta.upstream.lyrics 读
旋律的音高走向、音域设计mc-melody(L1)
字怎么安到音上(符割り/字余り)作词的事——它是词的工序。本 skill 这一侧:breath_points 与 phrasing 按歌词的行与断句写(一行一个乐句,换气落在断句处);没有歌词时按旋律的乐句写,词来了再对一遍
人声 EQ 的具体频点、压缩参数mc-mix-intent(意图)/实操是混音的事
人声和哪件乐器抢频段mc-texture-layering
合成人声音源(Vocaloid、Synthesizer V 的引擎参数)不做。本库只写演唱意图(§7 映射到各后端),不写引擎参数

1. 动笔前必填

必填问法
① 这是谁在唱声音人设:性别、音区、质感、年代感。不是"女声"这种程度
② 每段的 delivery至少分主歌/副歌/桥。用 §2 的语汇写,不是"有感情"
③ 力度起伏逐段的相对强弱——lint #15 查这个,全曲一个力度直接判不合格
④ 副歌逐遍差异第二遍、第三遍分别改了什么(lint #16)
⑤ 和声方案用哪型(§5)、在哪几段、上还是下

2. 演唱指导的语汇

2.1 只有两条音乐上的判据

  1. 是否适合这首歌
  2. 是否适合这个歌手(似合っているか)

就这两条。技术好不好不是判据——技术是手段。 用在本库上,第 2 条变成"是否适合这个声音人设"。

2.2 ★ 不要说"大声点"

这是整节最实用的一条:

宏大的编曲配上含混的人声时,不要说"唱大声点"——音量推子能解决音量。 你真正想要的多半是"更亮的声音",所以说"请唱得亮一点"更有效。

形象化指令同样有效:

  • "带着笑唱"
  • "嘴角上扬"
  • "往很远的地方唱"

为什么这条对本库特别重要:这些正好是文本后端能吃的词。 sing brighter / smiling delivery / sung toward a far distance 是有效提示词, 而 louder 在生成模型那里几乎没有意义——它不控制音量。

2.3 ★ 辅音与元音分开想

这是演唱指导和后期编辑共同的基础知识:

  • 一个音节 = 辅音 + 元音(「か」= K + A,写成罗马字最清楚)
  • 要冲击力时,说"辅音用力"比说"大声"有效
  • 编辑时要分清:这是辅音的时机问题还是元音的长度问题
  • 混音里光是控制辅音的电平就能改变人声的表情

2.4 "S" 这个魔法辅音

S ≈ 用嗓子发出的白噪声——它本质上就是噪声。

推论(都很实用):

  • 可以在 S 的中间剪接,听不出接缝
  • 它的长度可以自由伸缩而不违和
  • 从别的 take 移植一个 S 过来基本上无缝

★ 拍点活在元音上,不在辅音上。 「さ」(= S + A) 唱在第 2 拍时,S 实际发生在第 1 拍的尾巴上—— 和拍子对齐的是元音 A。

这条有两个用处:

  1. 编辑 AI 生成的人声时,"这里有个 S"= "这里是好剪接点"
  2. 判断人声"抢拍/拖拍"时,要看元音的位置,不是音节的起点—— 否则你会把所有以 S、SH、TS 开头的字都误判成抢拍

3. 制作链条的类比

一个有用的对照(电影 → 流行音乐):

电影音乐
剧本词曲
布景与服装编曲
演员歌手
发型化妆现场演唱指导
摄影录音
剪辑treatment(人声修整)
MA混音

"现场指导 + 录音 + treatment"三者合起来才是广义的 vocal direction。

对本库的意义:用生成模型时,"录音"这一环消失了, 但**"发型化妆"(指导)和"剪辑"(修整)两环都还在,而且更重要**—— 因为你唯一能控制模型的地方就是指导,唯一能补救的地方就是修整。


4. ★ 音准哲学:本 skill 最反直觉的一节

4.1 两条实测经验

  • 唱低(flat)的人声,推子推到天上也"出不来"
  • 稍微偏高(sharp)的人声"抜け"(穿透力)更好——好歌手会无意识地唱得略高

第一条解释了一个常见误判:人声埋在伴奏里,先查音准,再查音量。

4.2 不要全修

"音准对了所以唱得好"是不完整的;反过来说才对:唱得好的人大体上是准的。

所以:

  • 伴奏稀疏的地方,偏低或偏高的瞬间本身就是"韵味"
  • 想强调的地方偏高是可以的——不是事后拉上去,而是刻意保留 那些歌手"在情绪里忍不住唱高了"的地方
  • 不是全部对齐,而是刻意留下一部分不动——那才是自然的修音。

这条是本库对抗 AI 味的核心人声规则。 生成模型输出的人声天然全准,你要做的不是"修得更准",而是指定哪里允许不准。

写法:在 ARR-SPEC 的 vocal.pitch_policy 里写"哪些位置保留偏移", 而不是写"修准"。

失效条件:编曲极密、和声堆叠很厚的段落,音准偏差会变成浑浊而不是韵味—— 那些地方该修。判据是伴奏密度,不是段落名称。

4.3 treatment 的三步顺序

  1. 清理多个 take 之间的接点
  2. 对齐节奏
  3. 修音准

为什么是这个顺序:先动节奏(挪时间)再接的话,接点得重做一遍。


5. 和声四型

每一型都由三件事定义:目的 / delivery / 怎么让它不抢主唱。 注意 delivery 是本 skill 的部分,EQ 是 mc-mix-intent 的部分——这里只给思路。

型 1:歌い上げ上ハモ(全声上方和声,通常三度)

  • 目的:保持主旋律不变,让整体更亮、更辉煌
  • 内在矛盾:它比主唱高,天然突出,却不能压过主唱
  • ★ 解法:不要靠"唱轻一点"解决——唱轻就失去辉煌感。 保持全声的唱法,用 EQ 解决(思路:让和声从主唱的频段里"逃开"—— 大幅削低频,并挖掉中频的"芯",必要时反而强调高频)

型 2:贴着主唱的上方和声

  • 目的:不是辉煌,而是制造空气感、把和弦感演出来
  • ★ 关键在改变唱法:不是张开的声音,而是轻的、带气声的干净唱法
  • 注意:音量会下降,但不要靠靠近话筒来补(近讲效应会抬低频),用增益控制

型 3:内敛的平行下方和声

  • 形象:"主唱投下的影子"。原书配的插画就是歌手和自己的影子:唱法、咬字都尽量贴合主唱,影子本身没有独立的表情 (p0186)
  • 降低存在感:削低频。原书给的参考 EQ(6 段均衡):低切约 110 Hz,再叠加 123 Hz 削 −10 dB、247 Hz 削 −4.9 dB、621 Hz 削 −4.2 dB,是低频到中低频的整体削减,不是单点陷波 (p0186)

型 4:合いの手(句间的应答短句,2–3 声齐唱)

  • 定位:和主唱是**"不同的物件"**
  • 做法:先伸手去拿 EQ 来改变质感(收音机音色也行,光削低频就能换气氛)
  • 提高多声部的统一度:推子+压缩对齐电平 → 给这一组挂同一个空间效果 → 甚至整组共用一个调制效果(链:EQ → 压缩 → 合唱 → 延迟)

混响也是型号的一部分

  • 型 1、型 2 可以用高频成分丰富的混响/延迟来补辉煌感或空气感,这是把"逃开主唱频段"的思路从 EQ 延伸到空间效果 (p0186)
  • 型 3 减少直达声、增加混响成分可以降低存在感,干湿比往湿走,"这个人真的在这里唱"的实体感会跟着变淡 (p0186)
  • 型 4 的空间处理目标是齐整度:给整组配同一个空间效果统一质感,见本节型 4。混响的声像怎么和主唱声像一起摆,见 §6.2

6. Double 与声像

6.1 Double 主唱:一个明确的权衡

  • 给咬字极好的主唱做 double 会稀释字的感觉
  • 但 double 特有的立体声扎实感带来机器复制做不出的温暖与厚度

★ 注意"机器复制做不出"这句——它同时说明了为什么 生成模型直接输出的"双轨"听起来是假的:那是复制,不是第二次演唱。 要真 double 就得让后端二次生成,而不是复制一轨再微调。

操作要点:

  • 主唱 take 必须先选定,double 是听着主唱贴着唱的
  • 但选得慢会让歌手干等——趁歌手还记得咬字立刻录 double 更好(时间 vs 质量的权衡)
  • 咬字复杂的歌:几句几句分段认真录
  • 检查手法:把两轨硬左右,或把主唱静音,严格检查 double 有没有贴住
  • 指导原则:别让主唱的咬字被抹掉——让歌手用强调咬字的唱法录 double,正好

6.2 声像策略

形态做法
Single没有特别理由就放正中;用音量、混响、延迟制造与主唱的距离和纵深;极高/极低音区的和声考虑换一支和主唱不同的话筒
Double可左右分开;甩得越极端越突出,小音量下也被强调——想强调的甩远。上下和声都有 double 时,只甩其中一对,两对都甩元素太多。若编曲里只有和声是宽的会显怪(故意利用可以),混响的声像要一起考虑
Triple理解成"single + double":single 负责纵深,double 负责宽度;把 single 的音量拉下来更干净

6.3 和声录音的指导

主唱唱主旋律很好、唱和声却意外地难——因为和声和主旋律微妙地相似,很难记住。

导唱轨(ガイド)是最常用的解法:

  • 新建一轨,用起音弱的柔和音色弹出和声线
  • 技巧:故意高八度弹更好听清;1 小节的线做成 2 小节的循环;可以只甩到耳机一侧
  • 歌手熟了之后逐渐降低导唱音量,再录正式的
  • 最有效的其实是唱给他听——乐器音色和人声是完全不同的东西, 要一个不弹乐器的主唱"在脑子里把乐器音换成人声"极其困难, 尤其在歌词音节安排复杂的时候

对本库的映射:用生成后端时,"导唱轨"对应的是给模型一条参考旋律或参考音频。 同一个道理:给模型听人声比给它看乐器 MIDI 更有效。


7. 映射到各后端

后端能吃什么写法
Suno / MiniMax自然语言的 delivery 描述用 §2.2 的词汇:brighter、breathy、harder consonants、smiling。不要写 louder
YuE2同上,且可逐段不同逐段写 delivery,正好对上 §1 的必填②
MIDI / DAW(真人录)完整的 §2–§6直接当 direction sheet 用

所有后端共通的两条:

  1. 力度必须逐段不同(lint #15)
  2. 副歌每一遍必须有变化(lint #16)——加和声、改 delivery、加 double,三选一以上

后端能力差异的处理:若某后端根本不接受 delivery 描述(honors: none), 算照做率时应排除这些项,而不是给 0 分——详见 L4 的 backend profile 规则。


8. 与 ARR-SPEC 的字段对应

字段本 skill 的哪一节
vocal.persona§1①
vocal.delivery(可逐段)§2
vocal.dynamics_by_section§1③,lint #15
vocal.chorus_variation§1④,lint #16
vocal.pitch_policy§4.2(写哪里保留偏移,不是"修准")
vocal.stacking§5 四型 + §6 double(含 type / 段落 / delivery / 声像)

9. 写完后必过

  • 声音人设具体到能想象出是谁,不是"女声"
  • 每段有自己的 delivery,用的是"亮/气声/辅音用力"这类可执行的词
  • 没有写"大声点"
  • 力度逐段不同(lint #15)
  • 副歌每一遍都改了东西,且说得出改的是什么(lint #16)
  • pitch_policy 写的是哪里允许不准,不是"修准"
  • 和声选了型号,且该型号的 delivery 和"怎么不抢主唱"都写了
  • 型 1 的和声没有靠"唱轻"来避让
  • 做 double 的话,要求的是二次演唱,不是复制一轨
  • 上下和声都有 double 时,只甩了一对到极端声像
  • 判断人声抢拍/拖拍时,看的是元音的位置

附:来源

  • 高山博《ポピュラー音楽作曲のための旋律法 増補版》+《プロの曲作りが分かる本》——§2、§4、§5、§6 全部主干。
  • §5 型 3 的 EQ 参考例、"混响也是型号的一部分"三条,出自《プロの曲作りが分かる本》(p0186)。
  • 词曲对齐部分(符割り/字余り/イントネーション)不在本 skill, 是作词的事,因为它是词的工序。
  • 人声混音链的具体参数(压缩比、EQ 频点、pop noise 消除的 309.6 Hz 实例等) 整理在 reference.md,实操是混音的事。
  • 自查 #15/#16 的判法见 mc-workflow §3.0。

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Mc Vocal Direction AI skill do?

Vocal direction and harmony design (演唱指导与和声设计) - specifying how a vocal should be delivered, not just what notes it sings. The two musical criteria, the vocabulary that actually changes a performance (brighter rather than louder, harder consonants rather than louder), consonant/vowel separation and why the beat lives in the vowel, the anti-perfection pitch philosophy that keeps a vocal from sounding machine-made, the four harmony types with their purpose and delivery, double and triple panning, and how all of this maps onto text prompts for Suno / YuE2 / MiniMax. Use when a vocal sounds fla...

Why use Mc Vocal Direction on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Mc Vocal Direction is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Mc Vocal Direction in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/jtydhr88/music-composition-skills/tree/main/plugins/music-composition/skills/mc-vocal-direction. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Mc Vocal Direction?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Mc Vocal Direction?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Mc Vocal Direction with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Mc Vocal Direction AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by jtydhr88 under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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