摘要：客家山歌承载着客家方言声韵、即兴传统与地方情感。随着乡村生活方式变化、方言使用场景减少和青年文化接受方式转变，其自然传唱空间不断收缩。AI 音乐生成技术为客家山歌的创意转化提供了新的可能。本文结合“AI 乐之乡”、深圳本土客家山歌唱腔整理及相关非遗音乐数字化案例，探讨AI 介入客家山歌创作的价值与局限。研究认为，AI 有助于降低创作门槛、丰富教学方式和拓展传播渠道，但不能替代传承人的经验判断、方言声腔体系和地方文化语境。未来应在系统采集、方言标注、传承人参与和文化校验的基础上，形成以人为主体、技术为辅助的协同创作机制。

关键词：AI 音乐生成；客家山歌；非遗传承；创意转化；人机协同

2006年，客家山歌入选国家级非物质文化遗产名录，其文化价值由此获得国家层面的确认。但在当代社会中，客家山歌的传承仍面临现实压力。一方面，乡村生活方式变化，使传统劳作、节庆和日常交往中的自然演唱场景不断减少；另一方面，客家方言使用空间收窄，削弱了山歌传唱的语言基础。同时，青年群体的音乐经验越来越多地转向数字媒介和流行文化，原生态山歌与当代生活之间的距离也随之拉大。由此看，客家山歌的传承困境并不只是传承人减少的问题，而是演唱场域、方言环境和情感共同体同时发生松动。

AI音乐生成技术的出现，为客家山歌转化提供了新可能。当前，AI在作词、作曲、编曲、人声模拟和风格迁移上已有可观表现，这既降低了创作门槛，也为客家山歌进入校园、数字平台和文旅场景提供了入口。但技术能生成音乐，不等于能复制传统。客家山歌从来不是旋律加方言加地方符号的拼贴，其核心是声腔、语音、场景和传承经验的交织。AI或许能模仿一段听起来像山歌的旋律，却未必懂得这段旋律适应哪种场合。因此，谈AI与客家山歌的结合，仅仅关注“技术能做什么”远远不够，更得想清楚它适合参与哪些环节，又必须在哪些地方接受传承人、方言环境和地方文化经验的校正。

一、AI音乐生成技术与客家山歌传承困境

近年来，人工智能音乐生成技术经历了从符号系统到深度学习模型的范式转变。2026年以来，AI音乐生成技术进入了新的发展阶段。以MiniMax Music 2.6为代表的新一代模型，在生成延迟、音乐控制、声学品质等方面实现了显著突破。在可控性层面，该模型实现了更精准的BPM与调性锁定、更精细的歌曲结构及情绪控制。在人声方面，模型褪去了此前版本中“机械般精准”的工业化唱腔，转而呈现出更具随性与自由感的真实演唱。器乐方面，模型扩充了乐器种类的多样性，乐器之间不再是简单的音轨堆叠，而是有了横向的动态演进与呼应。尤为值得注意的是，最新AI音乐生成模型开始展现出对传统音乐元素的深刻理解能力。据报道，Music 2.6不仅支持更多乐器，还能够理解传统戏曲的“开场锣鼓”逻辑，让弦乐、弹拨乐逐层进入，旋律与人声共同推向高潮。这一能力意味着AI已经具备了处理复杂传统音乐结构的技术基础，为客家山歌等非遗音乐的创意创作提供了技术可行性。但便利不等于文化有效。客家山歌跟客家方言紧密结合——歌词押韵、语气、声调、咬字都与客家话密不可分，部分旋律起伏甚至直接依方言声调而行。AI模型若缺少足够的客家话语音和山歌演唱样本，就很难把方言与旋律的关系处理到位。换言之，AI能生成一首“听着像民歌”的曲调，却不一定能做出真正有客家山歌味道的作品。

可见，客家山歌眼下遇到的传承难题，并非“缺作品”这般简单，而是语言环境、演唱场合和听众结构的共同变迁。AI虽能助力创作与传播，却补不了这些文化条件的缺失。只有把AI放在辅助位置，使其服务于传承人、教育者和地方社群的实践，技术的参与才算得上具有文化意义。

二、AI赋能客家山歌创意创作的实践案例

（一）“AI乐之乡”：从被动接受到参与式创作

在现有实践中，趣丸科技“AI乐之乡”项目可视为AI赋能客家山歌创意创作的代表性案例之一。该项目将AI音乐创作工具引入乡村教育场景，在连南瑶族自治县三江镇东和村站点，由社工、志愿者和客家山歌传承人共同引导乡村儿童学习山歌文化，并借助“天谱乐”AI音乐技术平台进行歌曲创作。儿童通过平板设备输入创作想法，将客家话、客家山歌旋律及地方文化元素结合起来，生成具有舞台呈现可能的新作品，由此探索非遗音乐在当代教育场景中的创造性表达。

这一案例的意义，并不在于证明AI已经能够独立生成成熟的客家山歌作品，而在于它改变了青少年接触非遗音乐的方式。传统非遗教育多以观看、讲解和模仿为主，学生往往处于被动接受位置；而AI工具的介入，使学生能够参与歌词构思、旋律生成和作品修改，在创作过程中理解客家山歌。由此，客家山歌不再只是“被观看、被讲解”的文化遗产，而成为学生可以尝试改写、演唱和分享的音乐资源。

当然，对“AI乐之乡”案例也不能作过度阐释。短时间内完成的AI歌曲，更多体现的是一种体验式、启发式创作。它是否真正保留了客家山歌的声腔特点、衬词习惯、方言韵味和即兴传统，还需要传承人、音乐研究者和地方文化工作者作进一步判断。若缺少后续课程、持续训练和评价机制，这类活动很容易停留在一次性展示层面，难以转化为稳定的非遗教育模式。因此，“AI乐之乡”的意义，不在于证明AI能够替代传统山歌创作，而在于提示了一种可能：AI可以作为教学和创意实践的辅助工具，帮助客家山歌进入更具参与性的教育场景。

（二）深圳本土客家山歌唱腔整理：AI应用之前的资料基础

与“AI乐之乡”不同，《深圳本土客家山歌唱腔选集》的出版并不是直接的AI生成实践，但它对于客家山歌的数字化转化具有基础意义。该选集通过长期田野采风，对深圳不同区域的本土客家山歌进行整理，并以曲谱、歌词、传承人故事等方式保存地方声韵和演唱经验。这说明，传统音乐进入数字时代之前，首先要完成的不是技术生成，而是资料采集、文本整理和文化语境的保存。

AI音乐生成的质量，很大程度上取决于语料本身的质量。对于客家山歌这样的地方性民间音乐而言，高质量、结构化并带有文化说明的数据仍然不足。许多传统曲调保存在传承人的记忆和现场演唱中，尚未转化为可检索、可分析、可训练的资料。若没有这样的前期整理，AI模型只能依据泛化的“民歌风格”进行模拟，难以真正把握客家山歌的地方特色。

因此，深圳本土客家山歌唱腔整理的价值，正在于它为后续AI应用提供了较为扎实的资料基础。曲谱和歌词有助于呈现曲调结构与文本形态；传承人故事和演唱背景，则有助于保留山歌背后的生活经验和文化语境。对于客家山歌而言，单纯保存旋律并不充分，还应记录演唱者、演唱地点、方言差异、使用场合和情感功能。只有这些信息得到系统整理，AI才有可能较准确地识别和处理客家山歌的风格特征，而不只是生成一种表面化的“地方民歌”效果。

（三）同类非遗音乐AI转化案例的参照意义

除了直接涉及客家山歌的案例，近年来其他非遗音乐与AI技术结合的实践，也为客家山歌提供了参照。例如，素乐团作品《子》将酉水船工号子、湘西苗族民歌等非遗元素与现代音乐结合，并推出AI版MV，使非遗音乐进入影像化、数字化和多媒介表达空间。又如，萧山中国数字音乐基地的相关实践尝试将地方戏曲声腔、传统器乐与现代编曲、AI人声等技术结合，探索传统音乐的跨媒介传播路径。

这些案例说明，AI赋能非遗音乐并不只有“自动作曲”一种路径。它既可以参与音乐生成，也可以参与影像制作、教学展示、互动传播和舞台呈现。对于客家山歌而言，与其急于追求“AI创作完整山歌”，不如根据不同场景选择更合适的技术介入方式：在教学场景中，AI可以生成伴奏、示范旋律和练唱材料；在传播场景中，AI可以辅助制作短视频音乐、数字人演唱或互动体验作品；在创作场景中，AI可以提供旋律变体、编曲方案和歌词草稿，再由传承人和创作者进行修改。

但这些案例也提醒我们，非遗音乐在AI转化过程中容易出现表层化问题。一些作品虽然使用了传统音乐元素，但只是把地方乐器、方言片段或民俗符号作为装饰，并没有真正理解传统音乐的结构和精神。客家山歌同样面临这一风险。因此，同类案例带来的最大启示是：AI可以帮助传统音乐进入新的媒介环境，但不能替代对传统音乐本体的理解。客家山歌的创意转化，应当以方言声韵、腔调特征、即兴机制和情感表达为核心，而不是停留在外在符号的拼贴上。

三、AI赋能客家山歌创意创作的路径

（一）从资料采集到垂直模型：夯实AI生成的本体基础

客家山歌的AI创意创作，不能直接从“生成”谈起，而应首先回到资料整理和资源建设。客家山歌长期依靠口传心授延续，许多曲调、唱腔、歌词、衬词、拖腔方式和即兴经验，并不完全存在于文本之中，而是保存在传承人的记忆、声音和具体演唱场景里。若缺少系统采集、整理和标注，AI模型只能调用笼统的“民歌风格”，生成结果也容易停留在表层模仿，难以体现客家山歌特有的方言声韵、腔调习惯和地方情感。

已有研究已经注意到数字技术的应用使传统非遗保护方式发生了改变。以往，非遗的保护主要依靠实物保护、口述传统和手工技艺传授。但是，该模式受到空间和时间的限制，并且容易受到环境变化、遗产优劣等因素的影响。李建伟在有关梅州传统客家山歌数字化保护的研究中提出，应对客家山歌文化资源进行整体收集、数字化保存和数据库建设，并围绕歌曲的历史背景、年代特征、创作者、演唱时间、演唱地点和传播过程等信息加以描述，从而更完整地呈现山歌的流传脉络。

因此，客家山歌数字资源库不应只是音频、视频、歌词和曲谱的简单汇集，还应纳入客家话语音标注、曲调类型、押韵方式、衬词使用、拖腔形态、演唱场景、传承人信息、地域唱腔差异及相关民俗说明等内容。尤其是客家话声韵特点、不同地区唱腔差异、即兴演唱套语结构和传统曲调句式规律，都是AI后续学习和生成的重要材料。只有将这些内容整理为较为规范、可检索、可分析的数据，AI才可能接近客家山歌的音乐本体，而不是停留在外部风格拼贴。

（二）从人机协同到场景转化：拓展客家山歌的当代表达

AI进入客家山歌创作，并不意味着机器可以取代人的位置。客家山歌的价值并不只在旋律和歌词，更在客家话声韵、即兴表达、现场应答和地方情感之中。这些内容依赖长期的演唱经验和文化理解，难以由算法独立完成。因此，AI更适合作为辅助工具，参与素材整理、旋律变体、伴奏编配和多版本草稿生成，而不是成为创作的主导者。

在具体实践中，可形成“传承人、教师、学生、AI”共同参与的创作方式。传承人提供传统曲调、演唱经验和文化解释，并对生成内容进行风格判断；教师负责课程设计、审美引导和作品转化；学生则可借助AI参与歌词、旋律和编曲尝试。这样，AI的作用便不是替代传统创作主体，而是降低参与门槛，使更多年轻人能够在实践中接触、理解和再表达客家山歌。

这种协同机制还可以进一步延伸到教育和传播场景中。比如，在中小学、高校美育课程、社区文化馆和非遗研学活动中，可先由传承人讲解客家山歌的语言特点和唱腔规律，再由学生围绕校园生活、乡土记忆或节庆主题撰写歌词，并借助AI生成旋律草稿或伴奏版本，最后在教师和传承人的指导下修改、演唱和展示。通过这一过程，学生不再只是“观看传统”，而是能够参与传统的再创造。

在传播层面，AI也可帮助客家山歌进入短视频、数字展厅、互动小程序、虚拟演唱和文旅展示等新媒介空间。不过，形式更新并不意味着可以随意改造。客家山歌能否在新媒介中保持生命力，关键不在于技术形式是否新奇，而在于作品是否仍然保留客家方言、山歌腔调和地方情感之间的内在联系。

（三）从生成效率到文化校验：守住客家山歌的地方基因

AI音乐生成具有速度快、成本低、版本多等优势，但对于客家山歌而言，效率并不等于质量，更不等于文化准确。客家山歌有鲜明的方言基础、声腔传统和生活语境，如果生成作品缺少人工校验，便容易出现方言不准、腔调失真、衬词生硬、文化符号空泛等问题。

因此，AI生成作品需要建立必要的文化校验环节。首先是语言校验，重点判断歌词咬字、押韵、语气和声调是否符合客家话习惯；其次是音乐风格校验，主要考察旋律走向、节奏处理、衬词安排和拖腔方式是否符合客家山歌的基本特征；再次是文化语境校验，判断作品是否真实关联客家人的生活经验、情感方式和地方记忆，避免把客家文化简化为几个表面化符号。

这种校验并不是限制创新，而是为了使创新不脱离传统根基。非遗音乐的创造性转化，不是把传统元素简单拼贴到新的媒介形式中，而是在理解其语言、声腔和生活语境的基础上寻找新的表达方式。AI可以提供草稿、素材和技术支持，但作品最终是否成立，仍然要依靠人的审美判断和文化责任。

四、总 结

总体而言，AI音乐生成技术为客家山歌的当代转化提供了新的可能。它可以降低创作门槛，丰富教学方式，拓展传播渠道，使客家山歌进入短视频、数字展演、文旅活动和公共美育等场景。但客家山歌并不只是旋律样式或地方符号的组合，其生命力来自客家方言声韵、即兴演唱传统、具体演唱场合和地方情感。若缺少可靠语料、传承人参与和文化把关，AI生成作品容易停留在“像山歌”的表层效果上，甚至造成方言失准、腔调失真和文化语境空洞化。因此，AI介入客家山歌，不应被视为技术对传统的替代，而应成为传统音乐在新媒介环境中再表达的辅助方式。未来应从资料采集、方言标注、垂直工具开发、教育传播结合和作品校验等方面推进，使客家山歌在新的传播环境中保持自身辨识度，并获得更具现实活力的当代表达。

参考文献

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[6] 趣丸科技“AI乐之乡”项目走进乡村，以AI技术激活文化传承新动能[N/OL]. 南方网， 2025-09-03.

作者简介：

①袁勤豹 （1988- ），男，汉族，湖北汉川人，硕士研究生，嘉应学院音乐与舞蹈学院讲师，研究方向：作曲与作曲技术理论，客家音乐文化。

②李惠（2004-），女 ，汉族 ，广东惠州人，嘉应学院音乐与舞蹈学院，在读本科，研究方向：音乐学。

项目：本文为2025年度嘉应学院校级大学生创新训练计划项目“AI技术赋能客家山歌创意创作的探索与实践”（项目编号：X202510582137）的阶段性研究成果；2025年度嘉应学院校级教学质量与教学改革工程建设项目“人工智能背景下和声学教学方法的改革与创新--以嘉应学院为例”（项目编号：嘉院教[2025]60号）的阶段性研究成果。