在人工智能音乐创作领域，腾讯AI Lab开源的SongGeneration模型无疑是一项重要的突破。该模型旨在解决AI音乐生成过程中长期存在的音质、音乐性以及生成速度等关键问题，为音乐创作带来全新的可能性。SongGeneration并非简单的辅助工具，而是朝着“智能共创”的方向发展，有望在多个领域实现商业应用。
SongGeneration的核心功能
- 文本控制
文本控制是SongGeneration的一大亮点。用户只需输入简单的关键词文本，例如“开心”、“流行”，AI便能迅速生成与之风格和情绪相符的完整音乐作品。这种文本到音乐的转换能力，极大地降低了音乐创作的门槛，让非专业人士也能轻松创作出自己想要的音乐。
- 风格跟随
风格跟随功能允许用户上传一段10秒以上的参考音频，AI模型便能学习并生成风格一致的全长新曲。这一功能对于音乐人来说非常实用，可以快速生成各种流派的音乐，并保持风格的统一性。无论是摇滚、流行还是古典，SongGeneration都能轻松驾驭。
- 多轨生成
SongGeneration具备自动生成分离的人声与伴奏轨道的能力。更重要的是，它能保证旋律、结构、节奏与配器的高度匹配，使得人声和伴奏完美融合，呈现出高质量的音乐作品。这一功能为后期混音和编辑提供了极大的便利。
- 音色跟随
音色跟随功能是SongGeneration的一大创新。通过分析参考音频的音色，AI模型可以实现“音色克隆”级别的人声表现，生成自然且富有情感的歌声。这意味着，用户可以使用自己喜欢的歌手的音色来演唱自己创作的歌曲，极大地丰富了音乐创作的可能性。
SongGeneration的技术原理
SongGeneration的技术原理主要包括以下几个方面：
- LeLM（Language Model）
LeLM采用了混合标记（Mixed Tokens）和双轨标记（Dual-Track Tokens）相结合的方式，代表人声和伴奏的组合音频。混合标记用于捕捉歌曲的整体结构和节奏，确保人声与伴奏的和谐；双轨标记则分别编码人声和伴奏，用于生成高质量的音频细节。LeLM能够并行预测混合标记和双轨标记，避免不同标记类型之间的干扰，从而提高生成质量和效率。
- 音乐编解码器（Music Codec）
音乐编解码器由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成。编码器负责将音乐音频提取为混合标记和双轨标记，解码器则将双轨标记重建为高保真的音乐音频。这一过程保证了生成的歌曲具有高质量的音频表现，使得AI音乐在音质上有了显著提升。
- 多偏好对齐（Multi-Preference Alignment）
多偏好对齐技术旨在处理多样化的人类偏好，提高模型在音乐性、指令遵循和人声与伴奏和谐方面的表现。通过直接偏好优化（DPO）和半自动数据构建，SongGeneration能够支持歌词对齐、提示一致性、音乐性等多个维度的偏好对齐，从而提升生成歌曲的整体质量。
- 三阶段训练范式
SongGeneration采用了三阶段训练范式，包括预训练（Pre-training）、模块扩展训练（Modular Extension Training）和多偏好对齐（Multi-Preference Alignment）。
- 预训练：在大规模音乐数据上进行预训练，对齐不同输入模态和混合标记。
- 模块扩展训练：进一步训练AR解码器，建模双轨标记，提升音质和音乐性。
- 多偏好对齐：基于DPO后训练，优化模型在多维度偏好上的表现。
这种三阶段训练范式使得SongGeneration在音质、音乐性和用户偏好等方面都达到了更高的水平。
SongGeneration的核心优势
SongGeneration之所以能够在众多AI音乐生成模型中脱颖而出，主要得益于其以下核心优势：
- 低比特率音乐编解码
SongGeneration实现了25Hz极低码率和0.35kbps超低比特率下的高质量音乐重建，从而减轻了语言模型建模的负担。这意味着，SongGeneration能够在保证音质的前提下，更加高效地生成音乐。
- 多类别token并行预测
基于“混合优先，双轨其次”的策略，SongGeneration能够避免token相互干扰，从而提升音质和音乐性。这种并行预测的方式，使得AI模型能够更好地捕捉音乐的复杂结构和细节。
- 多维度人类偏好对齐
通过对齐音乐性、歌词对齐、提示一致性等偏好，SongGeneration能够提升模型效果和鲁棒性。这意味着，AI模型能够更好地理解用户的需求，生成更加符合用户期望的音乐作品。
- 三阶段训练范式
SongGeneration采用的预训练、模块化扩展训练、多偏好对齐训练等三阶段训练范式，能够优化音乐生成效果，使得AI模型在音质、音乐性和用户偏好等方面都达到了更高的水平。
SongGeneration的性能表现
SongGeneration在性能表现方面也十分出色。在与三款商业模型（Suno v4.5、海绵音乐、Mureka O1）和四款开源模型（YuE、DiffRhythm、ACE-Step、SongGen）的全方位主客观评测对比中，SongGeneration在开源模型中稳居第一，在商业模型中位列前茅，展现出显著的竞争优势。
在客观测评中，SongGeneration在内容欣赏度（CE）、内容实用性（CU）和制作质量（PQ）三个关键维度上均位列榜首，制作复杂度（PC）也处于领先位置。这意味着，SongGeneration不仅能够生成高质量的音乐，还能够满足用户的实际需求。
在主观评测中，SongGeneration在歌词准确度上超越了包括Suno在内的众多大模型，体现了模型在语音与文本对齐能力上的显著优势，以及在内容生成细节处理方面的成熟度。这意味着，SongGeneration生成的音乐在歌词和旋律的匹配度上更高，能够更好地表达歌曲的情感。
SongGeneration的应用场景
SongGeneration的应用场景非常广泛，几乎涵盖了音乐创作的各个方面：
- 音乐创作
SongGeneration为音乐人和制作人提供高质量歌曲草稿，节省创作时间，助力他们专注于核心创作，激发创意。这意味着，音乐人可以利用AI模型快速生成各种风格的音乐，并将更多的时间和精力投入到歌曲的创意和情感表达上。
- 娱乐产业
在影视、游戏、广告等娱乐领域，SongGeneration可以快速生成契合需求的配乐，增强作品的沉浸感与吸引力，丰富音乐内容。这意味着，娱乐产业可以利用AI模型快速生成各种风格的配乐，从而提升作品的整体质量。
- 教育领域
作为音乐教育工具，SongGeneration可以帮助学生理解音乐基础知识，激发创造力，辅助在线课程提供示例歌曲，提升教学效果。这意味着，学生可以利用AI模型创作自己的音乐，从而更好地理解音乐的本质。
- 广告和营销
SongGeneration可以为广告和品牌生成贴合主题的音乐，提升广告吸引力和品牌认同感，助力品牌营销。这意味着，广告商可以利用AI模型快速生成各种风格的广告音乐，从而提升广告的传播效果。
- 个人娱乐
普通用户可以使用SongGeneration创作个性化歌曲，表达情感，分享社交平台，增添娱乐互动乐趣。这意味着，即使没有音乐基础，用户也可以通过AI模型创作自己的歌曲，并与朋友分享。
腾讯AI Lab开源的SongGeneration模型，无疑为AI音乐创作领域带来了新的机遇。随着技术的不断发展，我们有理由相信，AI音乐将在未来发挥更加重要的作用，为音乐创作带来更多的可能性。
