AI音乐创作的新里程碑
随着人工智能技术的飞速发展，音乐创作领域正在经历一场前所未有的变革。近日，腾讯AI Lab发布了一款名为SongGeneration的开源音乐生成大模型，这一创新成果为”人人皆可创作音乐”的美好愿景提供了强有力的技术支撑。
传统的音乐创作往往需要专业的音乐知识和昂贵的设备，而SongGeneration的出现彻底打破了这些门槛。该模型不仅能够生成高质量的音乐作品，更重要的是它以开源的形式向全社会开放，让每一个普通用户都能体验到AI辅助音乐创作的魅力。
在当前音乐生成技术面临音质表现不佳、音乐性不足、生成速度缓慢等共同挑战的背景下，SongGeneration通过创新的技术架构和训练方法，成功解决了这些关键问题，为音乐AI领域树立了新的标杆。
SongGeneration 模型体验地址：https://huggingface.co/spaces/tencent/SongGeneration
强大功能让音乐创作触手可及
SongGeneration具备四大核心功能，每一项都展现了其在音乐生成领域的技术实力：
智能文本控制
用户只需输入简单的关键词组合，就能生成符合预期风格和情绪的完整音乐作品。例如，当用户输入”开心 流行”时，系统会自动创作出一首充满快乐氛围的流行歌曲；输入”激烈 摇滚”则会产生一首节奏强劲的摇滚乐作品。这种直观的交互方式让音乐创作变得前所未有的简单。
精准风格跟随
该功能允许用户上传一段10秒以上的参考音频，SongGeneration能够深度分析其音乐特征，并生成风格高度一致的全新作品。无论是流行、摇滚、中国风还是各类”神曲”风格，模型都能准确捕捉并重现其精髓，同时确保新生成的音乐具备良好的音乐性表现。
多轨道生成技术
SongGeneration能够自动生成分离的人声与伴奏轨道，这一功能对音乐制作具有重要意义。系统确保旋律、结构、节奏与配器之间的高度匹配，为后期音乐编辑和混音提供了极大便利。
音色克隆能力
基于参考音频的音色跟随功能让SongGeneration能够生成具备”音色克隆”级别的人声表现。生成的歌曲不仅在音色上与参考音频高度相似，还能保持自然的听感和出众的音质，同时具备丰富的情感表现力。
革命性技术架构与创新突破
SongGeneration的技术架构包含数据处理管线和生成模型两大核心组件，通过一系列创新技术实现了卓越的性能表现。
数据处理管线
该模型构建了一套完整的音乐数据处理系统，集成了音伴分离、结构分析、歌词识别等多个关键模块。通过这一管线，系统能够从原始音频中准确提取歌词信息，同时获得音乐结构、曲风类型、音质等级等重要标签数据，为后续的模型训练提供高质量的数据基础。
超低比特率编解码技术
SongGeneration在音乐编解码领域实现了重大突破，开发出业界开源模型中最低比特率的双通道48kHz高质量音乐编解码器。该编解码器在仅25Hz的极低码率和0.35kbps的超低比特率条件下，仍能达到目前最佳的音乐重建效果，大幅减轻了语言模型的建模负担。
系统设计了混合轨道和双轨道两种编码模式：混合轨道模式统一建模人声和伴奏，确保两者的和谐连贯；双轨道模式则分别独立建模，使细节表现更加清晰。
多类别令牌并行预测
该模型首创”混合优先，双轨其次”的多类别token并行预测策略。首先通过语言模型预测混合token，指导旋律、节奏等高级结构信息的整体安排；然后通过扩展的自回归解码器建模双轨token，捕捉人声和伴奏的细粒度变化。这种设计在不显著增加序列长度的情况下实现了并行预测，避免了token之间的相互干扰。
多维度人类偏好对齐
SongGeneration是业界首个对齐多维度人类偏好的音乐生成大模型，重点关注音乐性偏好、歌词对齐偏好和提示一致性偏好三个维度：
| 偏好类型 | 构建方法 | 作用效果 |
|---|---|---|
| 音乐性偏好 | 通过少量人工标注评分数据训练奖励模型 | 提升生成音乐的艺术性和听感 |
| 歌词对齐偏好 | 使用预训练ASR模型计算音素错误数 | 确保歌词与演唱内容的准确匹配 |
| 提示一致性偏好 | 通过MuQ-MuLan计算文本-音频相似度 | 增强模型对用户指令的遵循能力 |
三阶段训练范式
模型采用创新的三阶段训练策略：预训练阶段专注于不同条件输入与音乐表征的模态对齐；模块化扩展训练阶段训练扩展模块实现双轨token并行建模；多偏好对齐训练阶段整合人类偏好，使模型朝着生成符合人类喜好音乐的方向优化。
卓越性能获得权威认可
为了全面评估SongGeneration的性能表现，腾讯AI Lab联合中国传媒大学音乐与录音艺术学院建立了包含客观分析和主观感知的综合评价体系。
客观评测结果
在客观工具评测中，SongGeneration与多款商业模型（Suno v4.5、海绵音乐、Mureka O1）和开源模型（YuE、DiffRhythm、ACE-Step、SongGen）进行了全面对比：
| 评测维度 | SongGeneration表现 | 排名情况 |
|---|---|---|
| 制作质量(PQ) | 优秀 | 榜首 |
| 内容欣赏度(CE) | 优秀 | 榜首 |
| 内容实用性(CU) | 优秀 | 榜首 |
| 制作复杂度(PC) | 良好 | 领先位置 |
主观评测成果
在主观人工评测中，SongGeneration在多个关键维度表现突出：
- 歌词准确度：超越包括Suno在内的众多大模型，展现出优异的语音与文本对齐能力
- 旋律表现：在动听程度、情感表达和音乐线条感方面表现优秀
- 伴奏质量：配器丰富多样，与主旋律融合度高
- 整体表现：与Suno最新v4.5版本难分高下，达到商业模型水准
测试结果显示，SongGeneration在开源模型中稳居第一位，在商业模型对比中也位列前茅，充分证明了其技术实力和应用价值。
开放生态助力音乐创作普及
SongGeneration不仅技术先进，更重要的是它采用完全开源的方式向社区开放，为音乐AI生态的发展注入了强劲动力。
多平台体验方式
目前，用户可以通过多种渠道体验SongGeneration：
- Hugging Face平台::https://huggingface.co/tencent/SongGeneration
- GitHub开源仓库::https://github.com/tencent-ailab/SongGeneration
- 学术论文::https://arxiv.org/abs/2506.07520
作为开源项目，SongGeneration为音乐AI领域的发展开辟了新的道路。它不仅降低了音乐创作的技术门槛，更为研究者和开发者提供了强大的基础工具。随着社区的不断贡献和技术的持续迭代，我们有理由相信，SongGeneration将推动整个音乐创作行业向着更加智能化、普及化的方向发展。
这一里程碑式的成果标志着AI音乐创作技术的重大突破，真正实现了”人人皆可创作音乐”的美好愿景，为未来音乐产业的发展注入了无限可能。
