如果你想使用RNN（循環神經網路）來寫歌，你可以使用以下步驟：
1. 收集歌詞數據：首先，你需要大量的歌詞數據，可以從網際網路上收集，或者創建自己的數據集。數據應該包含一些固定的短語、詞組或押韻。
2. 創建模型：你可以使用Keras或其他深度學習框架來創建RNN模型。該模型應具有一個輸入層，一個隱藏層，和一個輸出層。輸入層接收詞塊，隱藏層將這些詞塊轉換為隱含表示，輸出層將隱含表示轉化為歌聲的波形。
3. 預處理歌詞數據：預處理數據，如編碼辭彙（如使用one-hot編碼）或文本清洗。對於每行歌詞數據，你應該對文本進行必要的轉換以使其適合輸入RNN。
4. 訓練模型：使用收集的數據集訓練你的RNN模型。你可能需要調整模型的參數（如隱藏層的神經元數量、學習率等）以最佳化模型的性能。
5. 生成歌詞：一旦模型訓練完成，你可以使用它來生成新的歌詞。你可以通過在模型中輸入隨機噪聲或其他特徵來觸發生成新的歌詞。生成的歌詞應該與原始數據集中的歌詞相似，但具有不同的韻律和情感。
6. 調整和最佳化：你可能需要對生成的歌詞進行調整和最佳化，以確保它們符合你的期望和風格。
請注意，雖然RNN可以生成新的歌詞，但它們並不總是能夠產生高質量或富有表現力的歌詞。此外，這種方法需要大量的數據和計算資源，並且可能受到模型過擬合的影響。
此外，如果你想更深入地探索這個主題，你可能需要學習更多關於深度學習和音樂生成的知識，包括使用其他類型的神經網路（如LSTM或Transformer）以及更複雜的音樂生成技術（如譜生成或基於規則的方法）。