在人工智能音乐创作领域，腾讯AI Lab推出的SongGeneration模型无疑是一项引人注目的创新。它不仅解决了长期以来困扰AI音乐生成领域的音质、音乐性和生成速度等关键问题，还在多个维度上超越了现有的开源模型，某些指标甚至可以与商业闭源模型相媲美。本文将深入探讨SongGeneration的技术原理、核心优势、性能表现以及潜在的应用场景，旨在为读者提供一个全面而深入的了解。
SongGeneration：技术原理的深度解析
SongGeneration的核心在于其独特的LLM-DiT融合架构，该架构在提升音质和生成速度方面表现出色。为了更好地理解其技术原理，我们需要深入研究其三个关键组成部分：LeLM、音乐编解码器和多偏好对齐。
LeLM（Language Model）：
LeLM的核心在于其混合标记（Mixed Tokens）和双轨标记（Dual-Track Tokens）。混合标记用于代表人声和伴奏的组合音频，其主要作用是捕捉歌曲的整体结构和节奏，确保人声与伴奏之间的和谐统一。双轨标记则分别编码人声和伴奏，旨在生成高质量的音频细节。
LeLM的一个显著特点是能够并行预测混合标记和双轨标记。这种并行处理方式避免了不同标记类型之间的相互干扰，从而显著提高了生成质量和效率。通过LeLM，SongGeneration能够更准确地把握音乐的整体框架，并在细节上精雕细琢，最终呈现出高质量的音乐作品。
音乐编解码器（Music Codec）：
音乐编解码器在SongGeneration中扮演着至关重要的角色。它由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。
编码器的主要任务是将音乐音频提取为混合标记和双轨标记。这个过程类似于将原始音乐素材分解为可供模型理解和处理的“语言”。解码器则负责将双轨标记重建为高保真的音乐音频。这个过程是将模型生成的“语言”还原为我们能够听到的音乐。
通过这种编码和解码的过程，SongGeneration能够确保生成的歌曲具有高质量的音频表现，从而为用户带来更好的听觉体验。
多偏好对齐（Multi-Preference Alignment）：
多偏好对齐是SongGeneration中一个非常关键的环节。它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。
SongGeneration采用直接偏好优化（DPO）技术，该技术基于半自动数据构建和DPO后训练。通过这种方式，模型能够更好地理解和满足用户的个性化需求。多维度偏好支持歌词对齐、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。
SongGeneration：核心优势的深度剖析
SongGeneration之所以能够在众多AI音乐生成模型中脱颖而出，得益于其独特的核心优势。这些优势不仅体现在技术层面，也反映在实际的应用效果上。以下将对SongGeneration的几个核心优势进行深入剖析。
低比特率音乐编解码：
SongGeneration能够实现25Hz极低码率和0.35kbps超低比特率下的高质量音乐重建。这意味着，即使在数据传输带宽非常有限的情况下，SongGeneration依然能够生成清晰、悦耳的音乐。这项技术突破极大地减轻了语言模型建模的负担，使得模型能够更加专注于音乐的创作本身。
多类别token并行预测：
SongGeneration采用“混合优先，双轨其次”的策略进行多类别token并行预测。这种策略能够有效地避免token之间的相互干扰，从而显著提升音质和音乐性。通过并行预测，模型能够更快地生成音乐，同时也能够更好地把握音乐的整体结构和细节。
多维度人类偏好对齐：
SongGeneration能够对齐音乐性、歌词对齐、提示一致性等多个维度的人类偏好。这意味着，模型能够更好地理解用户的需求，并根据用户的喜好生成个性化的音乐作品。这种多维度的偏好对齐不仅提升了模型的效果，还增强了模型的鲁棒性，使其能够适应各种不同的用户需求和场景。
三阶段训练范式：
SongGeneration采用预训练、模块化扩展训练、多偏好对齐训练的三阶段训练范式。这种训练范式能够有效地优化音乐生成效果，使得模型能够更好地理解音乐的本质，并生成高质量的音乐作品。
SongGeneration：性能表现的深度评估
SongGeneration的性能表现是衡量其价值的重要指标。为了全面评估其性能，腾讯AI Lab进行了主客观整体测评，并与三款商业模型和四款开源模型进行了对比。
主客观整体测评：
在与Suno v4.5、海绵音乐、Mureka O1等商业模型以及YuE、DiffRhythm、ACE-Step、SongGen等开源模型的对比中，SongGeneration在开源模型中稳居第一，在商业模型中位列前茅。这一结果充分证明了SongGeneration在AI音乐生成领域的强大竞争力。
客观测评：
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。这些数据表明，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。
主观评测：
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。这表明，SongGeneration在语音与文本对齐能力方面具有显著优势，并且在内容生成细节处理方面已经达到了相当成熟的水平。
SongGeneration：应用场景的深度挖掘
SongGeneration的应用场景非常广泛，涵盖了音乐创作、娱乐产业、教育领域、广告和营销以及个人娱乐等多个方面。
音乐创作：
SongGeneration可以为音乐人和制作人提供高质量的歌曲草稿，从而节省创作时间，助力他们专注于核心创作，激发创意。通过SongGeneration，音乐人可以更加高效地完成音乐作品，同时也能够探索更多的音乐风格和可能性。
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。无论是 для 电影的恢弘配乐，还是 для 游戏的紧张音效，SongGeneration都能够胜任。
教育领域：
SongGeneration可以作为音乐教育工具，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。通过SongGeneration，学生可以更加直观地了解音乐的构成和原理，同时也能够通过创作自己的音乐作品来提高学习兴趣。
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。一首好的广告歌曲能够迅速抓住用户的注意力，并加深用户对品牌的印象。SongGeneration可以帮助品牌快速生成高质量的广告歌曲，从而提升营销效果。
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。通过SongGeneration，每个人都可以成为音乐家，创作属于自己的音乐作品，并与朋友分享。
总而言之，腾讯AI Lab的SongGeneration模型代表了AI音乐生成领域的一项重大突破。凭借其独特的技术原理、核心优势、卓越的性能表现以及广泛的应用场景，SongGeneration有望推动AI音乐创作从“辅助工具”迈向“智能共创”的新阶段，为音乐产业带来革命性的变革。
