標(biāo)題：阿里通義開源首款音頻生成模型：顛覆性技術(shù)，讓聲音也能“像專業(yè)音效師一樣思考”
隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能（AI）在各個領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。近日，阿里通義開源的首款音頻生成模型——ThinkSound，引發(fā)了業(yè)界的廣泛關(guān)注。這款模型將打破“靜音畫面”的想象力局限，引領(lǐng)音頻生成領(lǐng)域進(jìn)入新的紀(jì)元。
一、突破想象，音頻生成的新篇章
阿里通義實驗室的這款音頻生成模型，將一步步“想清楚”畫面事件與聲音之間的關(guān)系，從而實現(xiàn)高保真、強同步的空間音頻生成。不再只是“看圖配音”，而是真正“聽懂畫面”。這一突破性的進(jìn)展，無疑將音頻生成領(lǐng)域推向了一個全新的高度。
二、多模態(tài)數(shù)據(jù)集，為模型提供豐富資源
為了訓(xùn)練出高性能的音頻生成模型，通義實驗室語音團(tuán)隊構(gòu)建了首個支持鏈?zhǔn)酵评淼亩嗄B(tài)音頻數(shù)據(jù)集AudioCoT。該數(shù)據(jù)集融合了來自多個來源的2531.8小時高質(zhì)量樣本，涵蓋了從動物鳴叫、機械運轉(zhuǎn)到環(huán)境音效等多種真實場景，為模型提供了豐富而多樣化的訓(xùn)練基礎(chǔ)。為了確保每條數(shù)據(jù)都能真正支撐AI的結(jié)構(gòu)化推理能力，研究團(tuán)隊設(shè)計了一套精細(xì)化的數(shù)據(jù)篩選流程，包括多階段自動化質(zhì)量過濾和不少于5%的人工抽樣校驗，層層把關(guān)以保障數(shù)據(jù)集的整體質(zhì)量。
三、多模態(tài)大語言模型與統(tǒng)一音頻生成模型的配合，實現(xiàn)精準(zhǔn)對位的音頻效果
ThinkSound由兩個關(guān)鍵部分組成：一個擅長“思考”的多模態(tài)大語言模型（MLLM），以及一個專注于“聽覺輸出”的統(tǒng)一音頻生成模型。正是這兩個模塊的配合，使得系統(tǒng)可以按照三個階段逐步解析畫面內(nèi)容，并最終生成精準(zhǔn)對位的音頻效果。從理解整體畫面，到聚焦具體物體，再到響應(yīng)用戶指令，ThinkSound以其卓越的性能和精準(zhǔn)度，贏得了業(yè)界的廣泛贊譽。
四、專業(yè)創(chuàng)意場景中的出色表現(xiàn)
盡管端到端視頻到音頻（V2A）生成技術(shù)近年來取得了顯著進(jìn)展，但仍難以真正捕捉畫面中的動態(tài)細(xì)節(jié)和空間關(guān)系。像貓頭鷹何時鳴叫、何時起飛，樹枝晃動時是否伴隨摩擦聲等視覺-聲學(xué)關(guān)聯(lián)，往往被忽視，導(dǎo)致生成的音頻過于通用，甚至與關(guān)鍵視覺事件錯位，難以滿足專業(yè)創(chuàng)意場景中對時序和語義連貫性的嚴(yán)格要求。而ThinkSound的出現(xiàn)，似乎為這一難題打開了新的思路。它能夠精準(zhǔn)捕捉畫面的動態(tài)細(xì)節(jié)和空間關(guān)系，生成的音頻不僅豐富多樣，而且與關(guān)鍵視覺事件緊密關(guān)聯(lián)，極大地提升了音頻生成的精度和豐富度。
五、開源開放，推動技術(shù)進(jìn)步
ThinkSound的開源發(fā)布，無疑將推動音頻生成領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步。通過開源這一開放的平臺，全球的科研人員和開發(fā)者可以共同研究、探索、優(yōu)化這一技術(shù)，使其更好地服務(wù)于人類社會。阿里通義實驗室的這一舉措，充分體現(xiàn)了其對科研創(chuàng)新和開放合作的重視和支持。
六、結(jié)語
阿里通義開源的首款音頻生成模型——ThinkSound，以其獨特的創(chuàng)新性和卓越的性能，引發(fā)了業(yè)界的廣泛關(guān)注。它不僅將音頻生成領(lǐng)域推向了一個全新的高度，更為AI技術(shù)的發(fā)展注入了新的活力。我們有理由相信，隨著AI技術(shù)的不斷進(jìn)步，我們將迎來一個更加智能、多彩的聲音世界。
（免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請進(jìn)一步核實，并對任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負(fù)任何法律責(zé)任。
任何單位或個人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時，應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。 ）
