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人人都是音乐家？腾讯开源音乐生成大模型SongGeneration

news 来源：原创 2025/6/26 21:36:51

前言

一、SongGeneration 带来了什么？

1.1 文本控制与风格跟随：你的想法，AI 精准实现

1.2 多轨生成：从“成品”到“半成品”的巨大飞跃

1.3 开源：推倒“高墙”，共建生态

二、3B 参数如何媲美商业模型？

2.1 超级压缩机（低比特率音乐编解码器）

2.2 “混合优先”的并行预测

2.3 “品味对齐”训练”

三、评测数据说了什么？

四、AI 音乐将如何改变我们的世界？

结语

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前言

2025年的夏天，AI 领域的热风终于猛烈地吹向了音乐产业。

以 Suno 为代表的 AI 音乐生成应用火爆出圈，用户只需输入一句简单的文本，就能在几十秒内生成一首“听起来还不错”的歌曲。这让无数普通人第一次体验到了“开口即歌”的创作快感。然而，在一片惊叹与尝鲜的热潮之下，冷静的观察者和专业的音乐人心中仍有疑虑：AI 生成的音乐，究竟是稍纵即逝的“高级玩具”，还是能够真正改变产业的“生产力工具”？

当前的 AI 音乐普遍面临着三大难题：音质听起来“有点糊”，像蒙了一层纱；音乐性上旋律走向平淡，缺乏惊喜，或者人声和伴奏貌美神离；生成速度和可控性难以兼得。更关键的是，Suno 这类商业模型技术细节不透明，像一个“黑箱”，让深度定制和二次开发成为奢望。

就在这个微妙的节点，6月16日腾讯 AI Lab 投下了一颗重磅炸弹——正式开源了其音乐生成大模型 SongGeneration。

它不仅仅是又一个“Suno”的追随者，更像是一个宣言。通过开源，腾讯似乎在说：AI 音乐的核心技术不应被锁在“黑箱”里，它应该成为一个开放、可演进的生态基础，让所有人都能参与构建，并最终成为创作者手中真正可信、可用的强大工具。

接下来我们来看看它究竟解决了哪些真问题，背后藏着怎样的“黑科技”，以及它的出现，对于内容创acts者、游戏开发者乃至我们每一个热爱音乐的人，到底意味着什么。

一、SongGeneration 带来了什么？

在功能层面，SongGeneration 没有追求华而不实的概念，而是精准地瞄准了当前 AI 音乐的核心痛点，提供了三大实用且强大的功能：

1.1 文本控制与风格跟随：你的想法，AI 精准实现

这是最基础也最神奇的功能。你只需用文字描述想要的音乐，比如“一首激烈的摇滚乐，关于夏日和自由”，或者“一段宁静的中国风纯音乐，适合冥想”，SongGeneration 就能生成一首高质量的完整作品。

但它更进一步，推出了“风格跟随”功能。想象一下，你听到一首特别喜欢的歌曲，惊叹于它的编曲和氛围。现在，你不再需要用贫乏的语言去向 AI 描述这种感觉，只需截取这首歌的 10 秒片段上传，SongGeneration 就能“心领神会”，自动生成一首在风格、节奏和整体感觉上都高度一致的全新乐曲。这极大降低了沟通成本，让 AI 的创作方向变得精准可控。

1.2 多轨生成：从“成品”到“半成品”的巨大飞跃

这是 SongGeneration 与许多闭源模型拉开差距的关键一步。传统的 AI 音乐生成后，你得到的是一个混合在一起的音频文件（如 MP3），就像一个烤好的蛋糕，无法再对里面的“面粉”和“奶油”进行修改。

而 SongGeneration 能够自动生成分离的人声（Vocal）和伴奏（Accompaniment）轨道。这意味着你得到的不再是固定的“成品”，而是一套可供二次创作的“工程文件”。你可以单独调整人声的音量，替换伴奏中的某个乐器，或者用自己的人声去演唱 AI 生成的伴奏。这种专业级的输出，让 AI 真正从“玩具”向“生产工具”迈进，为音乐人、混音师提供了极大的便利。

1.3 开源：推倒“高墙”，共建生态

如果说以上功能是能力的体现，那么开源则是格局的彰显。腾讯将 SongGeneration 的模型权重、训练代码和推理方案全部公开。这意味着：

（1）对于开发者：可以基于 SongGeneration 进行二次开发，针对特定场景（如游戏配乐、广告音乐）进行微调，创造出更具特色的专属模型。

（2）对于企业：可以将其私有化部署，不必担心数据隐私和高昂的 API 调用费用。

（3）对于社区：全球的智慧都可以涌入，共同改进这个模型，加速技术的迭代。

开源，让 SongGeneration 不再仅仅是腾讯的“作品”，而是一个开放的“平台”，有望像 Stable Diffusion 在 AI 绘画领域一样，催生出一个繁荣的 AI 音乐创作生态。

二、3B 参数如何媲美商业模型？

SongGeneration 的模型总参数量仅为 3B（30亿）左右，这在动辄千亿参数的大模型时代显得尤为“娇小”。但它却能在效果上媲美甚至超越一些商业闭源模型，这背后是一系列精妙的技术创新。我们可以用通俗的方式理解其核心思想：

SongGeneration 训练架构

2.1 超级压缩机（低比特率音乐编解码器）

要让 AI 理解并创作音乐，首先要把它能“听懂”的数字格式。一首 48kHz 双通道的高品质歌曲，数据量极其庞大。如果直接让 AI 去学习和预测如此冗长的序列，它很容易“记不住前面忘了后面”，导致结构混乱、细节丢失。

SongGeneration 的团队为此打造了一个业内领先的“超级压缩机”——Music Codec。它能以极低的码率（25Hz）将复杂的音乐压缩成非常精炼的离散“乐谱”（Token），同时在解压还原时又能保持极高的保真度。

这就像我们读书。比起阅读一本流水账式的万字长文，我们更愿意去看一篇逻辑清晰、提纲挈领的千字纲要。这个“超级压缩机”做的就是为 AI 准备“纲要”的工作，极大地降低了 AI 模型的学习负担，让它能更专注于旋律、结构等高层级的音乐性构建，这是生成高质量音乐的基石。

2.2 “混合优先”的并行预测

音乐中，人声和伴奏的关系密不可分，它们需要相互配合、彼此成就。以往的 AI 模型在处理时，往往采用“交错预测”的笨办法——先预测一小段人声，再预测一小段伴奏，像个新手一样手忙脚乱，结果常常是人声和伴奏听起来“各玩各的”，非常不和谐。

SongGeneration 首创了“混合优先，双轨其次”的并行预测策略。我们可以把它想象成一个高明的音乐制作人。

（1）第一步（混合优先）：它首先会构思一个包含人声和伴奏的“混合DEMO”，在这个阶段，它主要思考的是整首歌的旋律走向、节奏节拍、情感基调，确保人声和乐器在“大方向”上是和谐统一的。

（2）第二步（双轨其次）：在这个和谐的框架下，它再通过一个扩展的解码器，去并行地“精雕细琢”人声和伴奏各自的细节。

这种策略，既保证了整体的和谐性，又提升了轨道的独立质量，还避免了序列长度翻倍，一举多得。

2.3 “品味对齐”训练”

开源模型主观评测结果

仅仅让 AI 学会音乐的“语法”是不够的，还要教它懂得人类的“品味”。由于音乐版权的限制，高质量、标注清晰的训练数据非常稀缺，这是所有音乐大模型共同的难题。

SongGeneration 创新地采用了“多维度人类偏好对齐”的训练方法。简单来说，它构建了一个低成本的“品味数据库”。

（1）音乐性偏好：通过少量人工评分，训练一个“奖励模型”，让它学会分辨什么是更动听、更有趣的音乐。

（2）歌词对齐偏好：用现成的语音识别（ASR）模型去检查歌词和演唱的匹配度，歌词唱错了、唱漏了就“扣分”。

（3）提示一致性偏好：用模型去计算生成的音乐和用户输入的文本/参考音频的相似度，越相似则“加分”。

基于这些“好”与“坏”的偏好数据对，SongGeneration 使用直接偏好优化（DPO）算法进行微调，就像一位严格的音乐老师，不断纠正 AI 的“品味”，引导它朝着“人类觉得好听、唱得准、听指挥”的方向进化。

三、评测数据说了什么？

腾讯联合了中国传媒大学的专业团队，对 SongGeneration 和市面上主流的商业、开源模型进行了一场“蒙眼”大考。结果颇为亮眼：

（1）开源模型中，全面领先：无论是在客观的技术指标（如制作质量、内容欣赏度），还是在主观的人工评测（如旋律、伴奏、结构、音质）中，SongGeneration 都稳居第一。

开源模型主观评测结果

（2）挑战商业模型，不落下风：在最关键的“歌词准确度”上，它甚至超越了包括 Suno 在内的所有对手。在旋律、音质和整体表现上，也与 Suno 最新发布的 V4.5 版本达到了“难分高下”的水平。

商业模型主观评测结果

这组数据清晰地表明，SongGeneration 并非“PPT选手”，而是具备了与顶尖商业模型掰手腕实力的硬核玩家，尤其是在开源领域，它树立了一个新的标杆。

四、AI 音乐将如何改变我们的世界？

SongGeneration 的出现和开源，预示着 AI 音乐即将从“尝鲜”阶段迈向“普及”阶段。它将像一把钥匙，为不同领域的创作者打开新世界的大门。

（1）短视频与内容创作者：他们将彻底告别“配乐焦虑”。不再需要在有限的音乐库里苦苦寻觅，也无需担心版权风险。根据视频内容，一键生成专属、原创、风格匹配的 BGM 将成为标配，极大地提升内容创作的效率和独特性。

（2）游戏开发者：游戏中的音乐将变得“有生命”。想象一下，在开放世界游戏中，背景音乐可以根据一天的时间、天气变化、玩家所处的区域（森林、城市、战场）而实时、无缝地变化。战斗 BGM 甚至可以根据战况的激烈程度动态调整，为玩家提供前所未有的沉浸感。

（3）音乐人与爱好者：AI 不会取代音乐人，但会成为他们最强大的“灵感催化剂”和“创作副驾”。当灵感枯竭时，可以用 AI 生成一些动机和片段来打破僵局；可以快速将脑中的一段旋律扩展成完整的编曲；也可以让 AI 为自己的词作谱上不同风格的曲子。

（4）虚拟娱乐：虚拟偶像、虚拟主播将拥有“无限的曲库”。他们可以实时根据与粉丝的互动，生成并演唱全新的歌曲，实现真正意义上的“个性化”和“高频”的内容输出。

结语

SongGeneration 的发布，是 AI 音乐发展道路上的一个重要里程碑。它用强大的技术实力证明了，轻量化的开源模型同样可以实现顶级的生成效果；它用开放的姿态，打破了技术壁垒，邀请全球开发者共同塑造音乐的未来。

AI 音乐的浪潮，正以超乎想象的速度向我们涌来。它或许无法立刻创作出媲美巴赫、贝多芬的传世经典，但它正在将音乐创作的权柄，从少数专业人士手中，逐步交还给每一个心中有旋律的普通人。

一个新的“大航海时代”已经开启，而 SongGeneration，正是其中的一艘关键的“开源方舟”。

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前言

一、SongGeneration 带来了什么？

1.1 文本控制与风格跟随：你的想法，AI 精准实现

1.2 多轨生成：从“成品”到“半成品”的巨大飞跃

1.3 开源：推倒“高墙”，共建生态

二、3B 参数如何媲美商业模型？

2.1 超级压缩机（低比特率音乐编解码器）

2.2 “混合优先”的并行预测

2.3 “品味对齐”训练”

三、评测数据说了什么？

四、AI 音乐将如何改变我们的世界？

结语

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