近日，2026年国际音频检索领域权威赛事mirex（music information retrieval evaluation exchange）正式公布比赛结果。网易云音乐自研的智慧耳音乐评价模型cloudear，在前沿赛道“music evaluation via cmi-rewardbench（基于复合多模态指令的音乐评价）”中以73.9%的准确率斩获全球第一，并刷新该赛道历史最高成绩纪录，标志着其在音乐审美判断能力上已无限趋近人类专业水准。本次比赛中，网易云音乐不仅力压来自全球多所顶尖高校及科技企业的参赛队伍，更大幅超越由赛事主办方构建的官方基线模型，充分彰显其在ai音乐理解与评估方向的技术领先性。
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MIREX是全球音频检索与AI音乐交叉领域历史最悠久、公信力最强的国际评测平台，素有AI音乐界“奥林匹克”之称，长期被学界与工业界共同视为衡量AI音乐技术能力的“黄金标准”。该赛事与国际顶级学术会议ISMIR（International Society for Music Information Retrieval）同步举办，并作为其核心官方评测环节。历届MIREX冠军成果常被直接引用为对应任务的SOTA（State-of-the-Art，当前最优性能）基准，在科研与工程实践中具有广泛影响力。
MIREX2026音乐评价赛道吸引了包括美国佐治亚理工学院、韩国KAIST、卡内基梅隆大学、Sony AI、复旦大学等在内的全球顶尖学术与产业团队同台竞技。网易云音乐CloudEar模型最终以73.9%的综合准确率登顶榜首，印证了其在AI音乐质量评估维度的深厚积累。随着生成式AI音乐技术迅猛发展，“如何让机器像资深乐评人或专业歌手一样，精准识别并评判AI生成音乐的优劣”，正成为当前行业最具挑战性、也最核心的技术瓶颈。MIREX2026该赛道即聚焦于此关键命题：要求参评模型依据输入的AI生成歌曲及其对应的文本提示词，对两首候选曲目进行偏好排序判断，核心评估指标为准确率。这一能力不仅是训练下一代音乐大模型不可或缺的“智能裁判”，更直接决定了AI音乐生成质量的上限。CloudEar采用“感知评价+音质诊断+跨模态对齐”三类专家协同架构，深度融合预训练音乐表征、多任务偏好建模、DSP音质特征提取以及文本—音乐语义匹配机制，可全面评估音乐整体质量、生成瑕疵类型及对原始提示词的遵循程度。最终，CloudEar以73.9%的成绩，不仅比官方基线模型CMI-RM Baseline（65.9%）高出8个百分点，亦成功超越目前业界公认的最强开源学术基线SongEval（由西北工业大学、上海音乐学院、萨里大学、香港科技大学联合研发，准确率为72.7%）。
目前，CloudEar已落地应用于网易云音乐产品体系，在AI音乐内容质量审核、个性化分发策略优化及后续生成模型迭代训练等多个环节发挥实际效能。此次问鼎世界冠军，是网易云音乐多年来持续深耕AI音乐技术研发的集中体现。从“听懂音乐”迈向“评准音乐”，以CloudEar为代表的音乐深层理解与主观评价能力，将持续驱动网易云音乐在AI作曲、智能推荐、内容安全治理与创作辅助等关键场景实现体验跃迁，为用户打造更智能、更个性、更可信的音乐服务生态。
据悉，CloudEar由网易云音乐AI音乐实验室自主研发。该实验室是网易云音乐旗下专注于音乐与人工智能等前沿技术融合创新的核心研发力量，成立至今已累计提交近50项技术专利，在音乐音频分析、生成与评估领域具备扎实的技术积淀。早在2020年MIREX大赛中，AI音乐实验室就曾凭借原创“旋律抽取”方案摘得世界冠军并打破世界纪录；2021年，又在歌词识别与歌单识别两大高难度赛道双双夺冠并刷新SOTA成绩。依托AI音乐实验室的技术支撑，网易云音乐旗下AI创作平台“网易天音”的“AI写歌”功能已实现“灵感一键成曲”，显著降低大众参与AI音乐创作的门槛。其涵盖宝藏词人、乐评灵感写歌、原声演唱模拟、一键发布等全链路能力，已完整覆盖词、曲、唱、发等音乐生产核心环节，初步构建起开放、活跃、可持续演进的AI音乐创作生态闭环。
当AI深度介入并重塑音乐产业格局，网易云音乐正加速成长为AI音乐变革浪潮中的重要引领者。一方面，平台持续推进AI技术在用户体验侧的深度渗透，覆盖智能推荐、语音搜索、无损音质增强等核心听感场景。例如，网易云音乐自研的生成式推荐大模型“Climber”，荣获全球知名学术会议CIKM2025应用类最佳论文奖；2026年全新推出的音乐陪伴智能体“小宝”，则致力于成为用户“听歌、找歌、聊音乐”的专属AI音乐伙伴。另一方面，网易云音乐积极推动音乐人与普通用户共同参与AI音乐生态共建：通过“网易天音”开放易用的AI创作工具，让用户轻松享受“玩转音乐”的乐趣；连续两年举办“百万奖金AI音乐创作大赛”，吸引超数万名创作者踊跃参赛，借助AI技术持续激活社区用户的表达欲、想象力与原创力。
