近日，浙江工业大学云越天工团队正式发布专家知识驱动的戏曲垂直领域音乐生成系统，成功破解传统 AI 音乐生成在戏曲领域普遍存在的韵味丢失、小样本学习困难、人声伴奏时序错位三大行业瓶颈，以技术创新赋能越剧数字化传承与创新转化，为越剧动漫等年轻化业态提供核心技术支撑。
图 1 专家知识库驱动的戏曲音乐生成系统架构图
当前，传统 AI 音乐模型在处理越剧这类高度程式化的传统艺术时，面临着难以逾越的技术障碍。模型无法深度理解戏曲内在艺术逻辑，生成内容往往停留在乐器表层堆砌，缺少戏曲应有的章法与韵味，同时越剧各流派公开数据稀缺，单一流派样本通常不足 50 段，常规模型难以捕捉流派深层风格，再加上无法精准建模 “落音定过门” 等关键程式规律，极易出现人声与伴奏结构错位、时序混乱等问题，严重影响戏曲作品的艺术完整性与听感体验。
针对这些痛点，浙江工业大学云越天工团队以专家知识图谱化与约束损失函数深度融合为核心方向，实现了戏曲 AI 生成领域的关键技术突破。团队首创将戏曲专家的感性艺术经验进行数字化翻译，构建结构化专业知识库，通过专利技术将袁派、傅派等经典越剧流派的艺术特征转化为模型可识别的特征向量，让 AI 创作摆脱盲目采样，实现有章可循的规范生成，确保唱腔与伴奏严格贴合越剧程式规矩。团队还创新提出流派指纹约束机制，把颤音频率、拖腔形态等微观流派特征量化为数学约束，依托自研流派指纹损失函数，在小样本条件下依然能够高保真还原流派神韵，有效解决戏曲数据稀缺带来的学习难题。与此同时，团队对戏曲时序逻辑进行系统性数学建模，将 “人声落音在先、伴奏过门在后” 的因果关系融入模型设计，通过因果映射损失函数强化时序规范，使人声与伴奏的对齐精度大幅提升 40% 以上，从根本上解决结构错位、听感割裂的行业顽疾。
图 2 团队成员正在合作研发戏曲音乐生成模型中
这项技术成果具备从戏曲数字保存、AI 辅助创作到越剧动漫内容生产的全场景应用能力，不仅为经典唱段、濒危流派的数字化抢救与精准复刻提供了硬核技术支撑，也大幅降低了戏曲内容创作与生产的门槛，为非遗艺术的年轻化表达提供新路径。目前，云越天工团队正加快推进该系统的 SaaS 化平台建设，未来将面向戏曲创作者、文创机构及广大爱好者开放高效便捷的数字戏曲内容生产服务，让传统戏曲以更鲜活、更多元的形式走进年轻群体。
作为浙江工业大学在文化科技融合领域的重要成果，该系统充分展现了高校科研团队在非遗传承与人工智能交叉领域的创新实力。未来，云越天工团队将继续扎根戏曲垂直领域深耕技术，持续推动 AI 技术与越剧艺术深度融合，助力传统戏曲在数字时代焕发新生，打造高校赋能非遗传承与戏曲创新发展的典范案例
