在AI音乐生成领域，传统方案长期面临着人声与伴奏分离度不足、多语言支持有限、长音频连贯性差等核心技术瓶颈。腾讯最新开源的SongGeneration项目基于创新的LeVo（Learning Voice）架构，通过混合音轨与双轨并行建模技术，实现了从文本到完整歌曲的端到端生成能力，为音乐创作带来了革命性的技术突破。
【免费下载链接】SongGeneration腾讯开源SongGeneration项目，基于LeVo架构实现高品质AI歌曲生成。它采用混合音轨与双轨并行建模技术，既能融合人声与伴奏达到和谐统一，也可分别处理实现更高音质。模型在百万歌曲数据集上训练，支持中英文生成，效果媲美业界顶尖系统，为音乐创作带来突破性AI解决方案项目地址: https://ai.gitcode.com/tencent_hunyuan/SongGeneration
技术实现：双轨并行建模机制
LeVo架构的核心创新在于其独特的并行建模机制。模型底层由LeLM语言模型与音乐编解码器构成，LeLM负责将文本指令转化为两种类型的tokens：混合音轨tokens（人声+伴奏融合表示）和双轨tokens（人声/伴奏独立表示）。这种设计既解决了传统单轨模型的"混音浑浊"问题，又避免了双轨模型的"情感割裂"缺陷。
混合音轨tokens确保人声与伴奏的整体和谐，双轨tokens则分别提升各自的音质表现。音乐编解码器将这些tokens重构为48kHz高保真音频，在保持音质的同时实现了高效的推理性能。
性能测试：专业级音乐生成质量
项目提供了从base到large的多规格模型选择，满足不同应用场景的需求：
| 模型版本 | 最大长度 | 支持语言 | GPU显存 | RFT评分 |
|---|---|---|---|---|
| SongGeneration-base | 2分30秒 | 中文 | 10G/16G | 1.26 |
| SongGeneration-base-full | 4分30秒 | 中英文 | 12G/18G | 1.30 |
| SongGeneration-large | 4分30秒 | 中英文 | 22G/28G | 1.51 |
RFT（相对保真度测试）评分达到1.51，这一指标已接近专业音乐制作人的人工混音水准。在百万级歌曲数据集上的预训练，确保了模型在流行、摇滚、古典等多风格音乐作品上的生成质量。
应用场景：音乐创作普及化新纪元
SongGeneration的开源为多个行业带来了颠覆性的变革可能。独立音乐人可通过AI快速完成demo制作，游戏厂商能实现动态配乐的实时生成，教育领域则可开发个性化的音乐学习工具。特别值得注意的是，该项目在中文歌曲生成上表现突出，精准捕捉汉语声调与旋律的映射关系，解决了此前AI生成中文歌曲"咬字不准"、"情感脱节"等痛点。
技术架构深度解析
核心组件设计
- LeLM语言模型：基于Transformer架构，支持多语言文本理解与音乐特征映射
- 音乐编解码器：采用先进的神经音频压缩技术，实现高保真音频重构
- 混合音轨编码：通过注意力机制实现人声与伴奏的和谐融合
- 双轨分离编码：保持各自音轨的独立性和音质纯净度
训练数据策略
模型基于百万级歌曲数据集进行预训练，涵盖多种音乐风格和语言类型。训练过程中采用了多目标优化策略，同时优化音质、和谐度和情感表达三个关键指标。
未来展望：多模态音乐生成生态
随着v1.5版本的即将发布，SongGeneration将进一步扩展至西班牙语、日语等多语言支持，并计划引入情感迁移、风格融合等高级功能。项目团队表示，未来将通过社区共建方式持续优化模型，目标是实现"文本-旋律-编曲-MV"的全流程AIGC。
该项目的开源标志着中国AI企业在音乐生成领域的技术实力得到了国际认可。LeVo架构的持续迭代，或将开启一个"人人皆可创作专业级歌曲"的新音乐时代，为全球音乐创作生态带来深远影响。
【免费下载链接】SongGeneration腾讯开源SongGeneration项目，基于LeVo架构实现高品质AI歌曲生成。它采用混合音轨与双轨并行建模技术，既能融合人声与伴奏达到和谐统一，也可分别处理实现更高音质。模型在百万歌曲数据集上训练，支持中英文生成，效果媲美业界顶尖系统，为音乐创作带来突破性AI解决方案项目地址: https://ai.gitcode.com/tencent_hunyuan/SongGeneration
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
