量子位
整合编辑:太平洋科技
发布于:2026-07-11 21:57
2026年,歌歌AI推出全新十亿参数华语AI音乐模型,以零预训练技术,精准捕捉汉语声调和咬字,生成自然人声与伴奏同步的立体声歌曲,告别以往“人机味”。团队更启动民乐专属模型,实地录制非遗音乐原声,助力传统文化数字传承。此次创新结合字节跳动版权合作,实现作品商业闭环,赋能数亿创作者。
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AI华语音乐,终于能听了。 母语羞耻、咬字飘忽、人机味…… 没有。 全都没有。 这首歌,是我让它以一首我特别喜欢的Jazz Hiphop为灵感,给定歌词,zero-shot生成的。 命名为——《关于小羊》(doge)。
说实话,太灵了。 特别是verse第四句歌词开头那个「塞」的咬字,我很少听到AI国语音乐注意到这个细节,像s、c这种舌尖前音,其实是特别适合用带停顿的短促发音来制造律动的。 还有Pre-Hook前bridge结尾那个转音,我反复拉了无数遍进度条…… 当然,最让我惊喜的还是最后一遍Hook。我歌词里明明没写,结果—— 它自己即兴发挥加了段哼唱?? 这首《Coco》的结尾也用了这种手法。 另一个版本的《关于小羊》我也蛮满意的,大家可以边读文章边当bgm挂着。 上面这些音频丢给身边几位音乐发烧友听了下,得到的评价大多三个字:
说实话,我已经很久没有用「清爽」这个词来形容任何一首AI歌曲了。 这个清爽的模型,叫歌歌AI。 他们只做一件事—— 让AI音乐,听起来像中国人写的歌。
重做AI音乐模型 听起来挺简单对吧。 但为了这一句话,他们从零预训练了一个十亿参数的模型。 端到端那种,用户输入歌词、风格情绪描述与指定歌手,模型一次性直接生成长达3分钟、人声与伴奏俱全的完整立体声歌曲,还能同步输出独立的人声分轨与伴奏分轨。 我猜你看到「预训练」这三个字的第一反应,应该和我最开始一样:
这事吧,得先从一个更本质的问题聊起—— 为什么以前的AI唱不好中文歌? 现在市面上的主流AI音乐模型,从出生的第一天起就是为英语准备的。 但汉语的演唱逻辑完全不同。 1、固定声调。 中文每个字本身带音高走势,四声之别,「妈」和「骂」就是完全不同的两个字。 2、音节边界。 英语里一个词可能有多个音节,而且弱读、连读、吞音很多,比如I wanna know,唱起来可以糊成一串,也能听懂。 但中文是一个字一个音节,边界很清楚,一旦连得太厉害,基本听不懂。 这也是为什么,YouTube英文播客基本无自带字幕,但在中文社区,内嵌字幕是必备的。 3、字音对齐逻辑。 简单来说就是,模型得知道哪个字落在哪个拍子上,哪个字可以拖,哪个字不能乱拖。 英语是重音计时型语言,一个音节可以拉多长都行,无所谓;中文歌词和旋律、节拍之间的对应关系会更难把握。比如爱可以拖成「爱~~」,但如果把「的」「了」「着」这种轻声助词拖得特别长,会巨奇怪。 总而言之就是,基于英语AI音乐模型做本土化,无异于强行让外国人唱京剧。 结果就是—— 人声机械生硬、情感表达空洞干瘪,对国风、华语流行、民谣等国民主流曲风适配度极低。
问题根本不在参数上。 在架构。 这也是为什么歌歌AI选择从零开始,为华语音乐重新设计一套技术栈。 主要有三层—— 双流独立生成架构一首AI音乐,人声和伴奏是怎么组合起来的? 传统AI音乐的做法是「事后对拍」。人声和伴奏各自生成完毕,再像两个图层一样硬叠在一起。 拆开做当然技术难度更低,但总会觉得人声和伴奏之间隔了一层什么东西。各唱各的,没有呼吸感。 真人歌手在录音棚里是什么状态? 他听着伴奏的律动,感受着鼓点的推进,然后决定——这个气口落在哪里,这个音要怎么咬,这段尾音该收还是该放。 这是一个和伴奏「对话」的心流过程。 歌歌AI做的事情,正是把种「心流」,搬进了模型里。 原生双流设计——人声一条通路,伴奏一条通路,各走各的生成链路。两条线并行往下跑,中间通过跨流注意力机制,实时完成节奏与和声的精准对齐。 音素时序软对齐咬字一直是个大坑。 模型如果搞不清每个字在时间轴上的精确位置、发音时长,就会出现音节错位、字音模糊。听着像嘴里含着糖在唱歌…… 正常聊天无所谓,音乐是有「节奏」限制的,人耳在这种场景下非常敏锐,模型即便每句歌词只有一个字没咬对,那就是灾难。 怎么让AI维持更稳定的咬字? 歌歌AI的解法是:先画一张地图。 在模型「开嗓」之前,先告诉它每个字的拼音在时间轴上大致落在哪个位置。这张“地图”作为先验知识,直接注入到生成过程中。 按图索骥——每个字什么时候起、什么时候落,有这套上下文后会稳定很多。 分层多维条件控制最后,也是我觉得最能体现他们野心的。 情绪。
亚洲和欧美所有文化作品(小说、电影、音乐……)的差异,几乎都能收缩到一个第一性原理——情感表达。 老外要直抒胸臆点。情情爱爱啥的很正常,歌词本里love you、baby当标点符号用。 老中含蓄得多。更喜欢用意象做暗示,说月光不说想你,说落叶不说离别,巴拉巴拉。 演唱方式同样也是这种理念的一个抽象。我们更偏爱细腻的人声处理——华语流行乐坛的黄金时代,从邓丽君到四大天王,几乎全是这个路子。时间也证明了,这类风格就是比爵士、福音(gospel)啥的更受市场欢迎。 但「细腻」这个概念,太难了。 音乐是千人千面的。你很难用一句自然语言描述,去如此高颗粒度地对齐人声的情绪。 大学时去过不少次录音棚,我常能听到这类云里雾里的对话:
??? 为了更好地翻译这类抽象需求,歌歌AI的解法是——一套分层多维条件控制体系。 情绪、曲风、调性这些全局风格信息,通过一个叫AdaLN-Zero的机制,去逐层调制模型的生成行为。从第一层到最后一层,情绪基调始终贯通,不会唱着唱着就「跑调」。 更关键的是,他们在不同条件维度上,各自装了独立的引导强度旋钮。比如你可以让模型「贴紧歌词情绪」,同时让「旋律自由发挥」。 是的,就跟个混音台一样。 只不过这次你混的不是音轨,而是情绪本身。
王炸!AI音乐+抖音 聊了这么多技术,你可能会问一个问题。
确实,这正是目前AI音乐赛道最尴尬的地方。 市面上的AI音乐工具一抓一大把。你花五分钟做了一首歌,觉得挺好,发个朋友圈,收获几十个赞—— 然后……就没有然后了。 没有分发渠道的AI音乐,本质上只是高级玩具,纯自嗨。 歌歌AI显然不想只做一个玩具。他们在商业闭环这件事上,直接找到了一张王牌——跟字节跳动签了版权分成合作。
是的,你用歌歌AI生成的原创歌曲、录音制品、MV版权内容,全部可以合规上架抖音、剪映、汽水音乐、西瓜视频、今日头条……整个字节系全家桶。 什么意思? 数以亿计的创作者,他们可以直接从歌歌AI的版权曲库里选歌,拿去做短视频配乐、直播间BGM、翻唱二创。 AI音乐,不再只是躺在云盘上的音频文件。 歌曲在汽水音乐的会员付费、数字专辑、单曲售卖、平台广告分成,以及番茄系平台有效播放产生的收益,全部按照合同约定,真金白银地分成结算。 更关键的是,后续歌歌AI新生成的非独家版权曲目,会自动纳入授权曲库。你每多做一首歌,这个正版曲库就厚一分。 这就是常说的飞轮效应。
这,是最好的传承 好,技术和商业都讲完了。 最后,是这篇文章我最想聊的部分。 「歌歌AI正式启动了民乐专属AI模型的研发项目。」 大家应该知道我想说什么。 我太清楚现在的AI生成的国风音乐是什么样子了—— 古筝弹得像电子琴,戏曲能比念稿还令人母语羞耻…… 绝大多数AI模型,根本没听过真正的中国民乐。它们训练用的素材,大多是从网上扒来的、经过二次加工的电子音源。骨子里的韵味和灵气,在一遍遍电子化的过程中,早就被滤干净了。 这不是一个可以通过调参来解决的问题。 训练数据里没有真正的民乐,模型就永远生成不出真正的民乐。 这也是为什么,歌歌AI决定自己补上这块数据空缺。 他们要去陕西的老戏台找秦腔老艺人、去江南水乡录评弹琵琶、去云南的村寨采葫芦丝和芦笙、去陕北的黄土高坡听唢呐……请那些守了一辈子的非遗传承人、民间老艺人,在他们最熟悉的角落里打开录音机,录下那些指尖自然流淌出来的声音。 这些一手采集的原声,全部会完成正版版权归档,用来训练一个真正的民乐AI模型。 说实话,我难以想象内部在头脑风暴时会是个什么场景。
不开玩笑了,讲讲为什么我对这件事特别有感概。 传统民乐这些年在中国的处境,说实话,不太好。 你在街上随便拉住一个00后,他大概率说不全五种传统民族乐器。再问他,上次听秦腔是什么时候,他可能歪头一愣。 这些声音,正在从日常生活中消失。 不是没有人想保护它们。有非遗项目,有纪录片,有各种各样的文化保护行动。 但传播太难了。 你让一个不看纪录片、不听戏曲频道的年轻人,主动去接触秦腔、评弹、葫芦丝,几乎不可能。 但这是个幸运的时代,我们有AI。 如果神经网络的权重记住了这些声音,它就可以把它们融进任何一首新创作的歌里。 而这些歌,可以轻易生成数十首类似的,投放到抖音上。只要有一首中了,就有可能被千万人刷到,被用来做短视频配乐,甚至走在路上就无意识哼唱出来…… 这就是最好的传承。 我们不需要只被供在博物馆里的传承。
歌歌AI官网:https://gegemusic.cn/ 本文来源:量子位 |
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