网易云音乐 CloudEar 拿下 MIREX 音乐评价赛道冠军，准确率 73.9% 创纪录

2026 年国际音频检索评测 MIREX 的结果日前公布，网易云音乐自研的这套名为 CloudEar 的模型，在“基于复合多模态指令的音乐评价”赛道以 73.9% 的准确率夺冠，同时刷新了该赛道的历史最好成绩。

MIREX 是音频检索与 AI 音乐领域历史最久、话语权最重的国际评测，与学术会议 ISMIR 同期举行并作为其官方评测环节，圈内常把它称作 AI 音乐领域的奥运会。历届冠军成绩经常被学界与业界直接当作该方向最先进水平的引用依据。

这次赛道的题目设置很有现实指向。生成式音乐技术爆发之后，行业最缺的能力不是“写出歌”，而是“判断歌写得好不好”——让机器像专业评审那样，根据生成歌曲与文本提示词，判断两首作品里哪一首更贴合人类偏好，评价指标就是判断准确率。这项能力是训练下一代音乐大模型绕不开的裁判，直接决定生成质量的上限。

参赛阵容也说明了难度。赛道吸引了佐治亚理工学院、韩国科学技术院、卡内基梅隆大学、索尼 AI、复旦大学等一批高校与科技团队。CloudEar 不仅超过了出题方自己搭的官方基线（准确率 65.9%，相差 8 个百分点），也战胜了业界公认最强的开源学术基线 SongEval 的 72.7%，后者出自西北工业大学联合上海音乐学院、萨里大学与香港科技大学等机构的合作。

技术上，这套模型采用感知评价、音质诊断与跨模态对齐三类专家协同的架构，把预训练的音乐表征、多任务偏好学习、数字信号处理层面的音质特征，以及文本与音乐的语义匹配融合在一起，从而对音乐质量、生成缺陷和提示词遵循程度给出综合判断。

模型并非只停留在榜单上。目前 CloudEar 已在网易云音乐的产品体系里承担 AI 音乐质量把控、内容分发与生成模型优化的任务。换句话说，它既是评测者，也是生产环节里的质检员。

这套能力来自公司内部的长期投入。CloudEar 由网易云音乐 AI 音乐实验室研发，团队成立至今已申请近 50 项专利。2020 年，该实验室凭旋律抽取方案在 MIREX 夺冠并打破纪录；2021 年又在歌词识别与歌单识别两个赛道刷新世界纪录。技术积累也外溢到产品侧：网易天音的“AI 写歌”把词、曲、唱、发布串成闭环，生成式推荐大模型 Climber 在 CIKM 2025 拿到应用类最佳论文，音乐陪伴智能体“小宝”则承担起陪用户听歌、找歌、聊音乐的角色。

从听得懂到评得准，评价能力正在成为音乐 AI 的基础设施。当生成的门槛被拉低之后，判断优劣的标准反而更值钱——这大概是这场比赛最值得注意的信号。

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