中国民乐AI目前处于从0到1的起步阶段,尚未进入从1到10的规模化阶段

一、涉及民乐的主要AI音乐工具

1. 歌歌AI（杭州音律闪动）

核心定位：国内最专注中文+民乐的AI音乐大模型

https://gegemusic.cn/

• 全栈自研十亿级DiT（Diffusion Transformer）端到端音乐生成大模型

• 从零预训练，全链路华语语料，不做套壳

• 单张H系GPU约10秒生成一首3分钟完整歌曲，RTF≈0.05

• 已与字节跳动达成非独家版权合作，全量入驻抖音/剪映/汽水音乐等

• 百万用户级，十几万付费会员

• 民乐专项：已启动中国民乐专属AI模型中长期规划

• 全国多地实地采风，深入非遗村落、地方戏曲院团

• 正建立包含上百种传统乐器、几十种地方戏曲唱腔的专属声音库

• 计划做两个模型：纯正民乐传承模型 + 民乐全球融合模型

• CEO龙勇提出复原《乐经》的远景目标

国风实测：测试歌曲《昭君出塞》中古筝、箫、马头琴等编配完整，旋律大气，但戏腔部分专业性仍偏弱。

2. 腾讯天琴实验室（TME）

核心定位：AI+民乐跨界合作的先行者

• 2024年2月与上海民族乐团签约战略合作

• 推出AI民乐音乐会《零·壹｜中国色》（10首AI生成作品，24节气主题）

• 开源SongPrep-7B音乐预处理模型，与琴乐大模型协同

• 训练数据来自上海民族乐团提供的演出一手音频

• 首个华语乐坛授权"全AI"歌手——AI力宏

• 腾讯音乐娱乐集团副总裁刘宪凯明确表示："民乐是全新的音乐类型，对大模型训练更有难度、更独特"

现状评价：起点高、资源足，但偏项目制/音乐会场景，尚未形成可规模化使用的民乐AI产品。

3. 网易天音

核心定位：中国AI音乐最早的探索者之一

• 歌歌AI的CTO王枢沛曾是网易天音发起人及初代产品负责人

• 深耕AI音频、数字音乐制作、商用音乐生态

• 早期在中文音乐AI方向做了大量基础探索

现状：后续发展不如歌歌AI等新锐活跃，技术团队核心人才已有流失。

4. 天工SkyMusic（昆仑万维）

核心定位：国内首个音乐SOTA模型

• 基于"天工3.0"超级大模型

• 中文歌曲生成质量在国内AI音乐工具中表现突出

• 支持通过文字描述定义音乐风格和情绪

• 但对民乐专项能力没有明确披露

5. melo音乐

核心定位：2026年国产AI音乐工具综合评分第一

• 中文国风成歌能力获多篇测评最高评价

• 支持粤语、闽南语等方言专项优化

• 四端互通、国内直连

• 测评指出其适合"中文歌词成歌+国风曲风+多端项目管理"链路

• 民族乐器编曲能力在国内工具中最受认可

6. 其他相关工具

二、已取得的进展

技术层面

1. 中文适配突破：国产模型在中文吐字清晰度、声调规律、字音对齐上已超越Suno等海外工具

2. 生成效率：歌歌AI做到10秒生成3分钟歌曲，推理成本极低

3. 端到端能力提升：从早期只能做旋律片段，发展到现在可以生成完整歌曲（含前奏/主歌/副歌/桥段）

4. 分轨导出：部分工具支持分轨导出，可与DAW衔接进行二次创作

5. 方言支持：melo音乐在粤语、闽南语等方向实现专项优化

应用层面

1. 百万用户级产品：歌歌AI等产品已跑通C端商业模式

2. 商业闭环：AI创作→版权登记→平台发行→版税结算的全链路打通

3. 平台接入：AI原创曲库入驻抖音、剪映、汽水音乐等主流平台

4. 专业合作：腾讯天琴与上海民族乐团的AI民乐音乐会落地

学术/文化层面

1. AI古琴曲《烛》（2021）：世界首支AI生成并公开演出的古琴曲，中央音乐学院

2. AI交响变奏曲《我和我的祖国》（2019）：深圳交响乐团全球首演

3. 非遗数字化：上海音乐学院、中央音乐学院等开展民乐AI研究，涉及音色库采样、3D空间音频

三、存在的不足

1. 音色失真——最直观的问题

"古筝听起来像电子琴，唢呐没有穿透力，戏曲唱腔生硬得像念稿子"

• 根本原因：训练数据里绝大多数是电子合成音或二次加工的古风音乐，缺乏原生民乐实录音源

• 歌歌AI的国风实测中，戏腔部分的专业性明显偏弱

• 这是当前所有AI模型的共同短板

2. 情感表达肤浅

• AI能生成"听起来不错"的旋律，但无法捕捉民乐特有的气韵和留白

• 腾讯天琴周文江直言："在方向上可行，在实现程度上还有很长一段路"

• 上海民族乐团罗小慈指出：不同演奏家的呼吸、气口、速率选择都不一样，AI难以还原这种人的差异化表达

3. 端到端能力不完整

• 目前AI作曲需要经过创作者打磨、二次加工、审核，不断迭代

• 混音环节缺乏强有力的AI工具——历史数据难以获取，混音过程类似"黑盒"

• AI生成的音乐仍需要大量人工后期才能达到演出/发行标准

4. 文化元素组合偏差

• AI在涉及民族、民俗音乐元素时，可能出现文化元素错误组合

• 过于依赖提示词引导，缺乏对中国传统音乐"语法"的深层理解

5. 同质化风险

• 大量AI生成内容可能导致风格趋同，降低音乐多样性

• "音乐裁缝"可能被AI取代，但AI自身也可能成为新的"超级裁缝"

6. 版权与法律真空

• AI生成音乐的版权归属在国内外均无明确统一规定

• 训练数据的版权合规性仍是核心争议

• 署名权、版税分配机制尚不成熟

四、已有的解决方案

五、最核心的难点

第一难点：训练数据壁垒（根本性瓶颈）

这不是算法问题，是源头问题。

• 民乐没有像西方古典音乐那样系统化的乐谱和录音体系

• 大量少数民族民歌民调没有乐谱，全靠口口相传

• 老艺人走了，音乐就消失了

• 市面上流通的"古风音乐"是电子化二次加工产物，模型学到的只是外壳

歌歌AI CEO龙勇的判断很精准："音乐没有国界，但数据有壁垒。国外技术再发达，也无法获取中华民族独有的传统文化数据。"

第二难点：民乐的非标准化特征

西方音乐可以量化（固定节拍、标准音高、规范记谱），但民乐大量依赖：

• 自由节奏：散板、弹性速度（rubato）

• 气口和呼吸：演奏者的个人表达

• 微分音和滑音：无法用MIDI精确记录的韵味

• "留白"美学：节奏变化和沉默本身就是表达

用罗小慈的话说："民乐音乐会现场，观众会有'拍子永远打不准'的感觉——这恰恰是民乐的奇妙之处。"

当前AI模型（无论DiT还是自回归）都是基于可量化模式训练的，对"不可量化"的韵味天然不擅长。

第三难点：版权与商业化的死循环

• 高质量训练数据需要从民间采集 → 需要投入大量资金

• 但版权归属模糊 → 商业化路径不确定 → 难以融资

• 即使采集了数据，"谁拥有这些声音"仍无法律共识

• 歌歌AI的"数据留在当地、资产证券化"是一种创新尝试，但尚未被广泛验证

第四难点：评价体系缺失

• 图像AI有FID/CLIP Score等客观指标

• 音乐AI至今缺乏统一客观的评价标准

• 民乐的"好坏"更加依赖主观审美判断

• 没有好的评价体系 → 模型优化方向模糊 → 难以量化进步

六、综合判断

当前阶段定位

中国民乐AI目前处于从0到1的起步阶段，尚未进入从1到10的规模化阶段。

• ✅ 中文流行歌曲生成（国风方向）：基本可用，部分工具已达商用水平

• ⚠️ 民族乐器纯器乐生成：初具雏形，音色仍有明显失真

• ❌ 戏曲/民间唱腔生成：基本不可用，离专业标准差距很大

• ❌ 民乐编曲智能辅助：几乎空白，缺乏DAW级别的民乐专用工具

最有希望的突破口

1. 专项民乐模型（歌歌AI路线）：不跟通用模型抢赛道，专注做深

2. 人机协作范式（上海民乐团路线）：AI负责生成雏形，演奏家负责注入灵魂

3. 数据众筹+版权创新：让民间艺人成为数据提供者和受益者

对创作者的实操建议

如果你现在就想用AI做民乐内容：

• 国风歌曲：首选 melo音乐 或 歌歌AI

• 器乐Demo参考：可用 AIVA 或 Suno

• 高质量成品：AI生成初稿 → DAW中用采样音源替换关键声部 → 人工混音

• 戏腔/民族唱法：暂不依赖AI，建议真人录制后叠加

参考资料

1. 智东西，《一个音乐制作人的七年豪赌：做AI写歌，也想抢救中国民乐》，2026年7月

2. 腾讯新闻，《ChatGPT、Sora火爆之后，当民乐与AI牵手，我们可以期待什么？》，2024年2月

3. 光明网，《当民乐与AI牵手，我们可期待什么》，2024年2月

4. 2026 AI音乐专业能力横评，AtomGit开源社区，2026年6月

5. 新浪财经，《杭州这家公司，训了个「最懂中国话」的AI音乐大模型》，2026年7月

6. 极客公园，《歌歌AI获字节非独家版权合作》，2026年7月

7. 知乎，《2026国产AI写歌工具推荐 MELO音乐全维度实测》，2026年6月