腾讯SongGeneration开源：LeVo架构引领AI音乐创作进入双轨并行时代
项目地址: https://ai.gitcode.com/tencent_hunyuan/SongGeneration 导语：腾讯AI Lab正式对外开源SongGeneration音乐生成大模型，凭借独创的LeVo架构实现人声与伴奏的无缝融合，其中文处理能力在同类产品中表现突出，正重新定义AI音乐创作的效率标准与品质边界。
随着AI技术在内容创作领域的深度渗透，音乐生成赛道正迎来爆发式增长。市场研究机构预测，2025年全球音乐大模型市场规模将突破187亿美元，其中中国市场占比达32%，成为全球最重要的增长极。当前行业呈现多强竞争格局：某消费级应用以1200万月活用户占据大众市场，某专业音乐平台则聚焦工作室级创作需求，而腾讯此次推出的SongGeneration项目通过开源策略，正在打破行业技术壁垒。值得注意的是，AI生成音乐已在短视频配乐场景占据60%份额，但中文歌曲创作长期受困于歌词音准对齐、情感表达违和等技术瓶颈。
SongGeneration的技术突破核心在于创新的"混合-分离双轨建模"架构。该系统通过LeLM语言模型并行处理两种音频令牌：混合令牌确保人声与伴奏的和谐统一，双轨令牌则独立编码各自的细节特征，配合自研音乐编解码器实现48kHz高保真音质输出。这种架构使2分钟歌曲的生成时间缩短至5-10分钟，在音乐自然度、情感表达等关键指标上全面超越现有解决方案。模型基于百万级歌曲数据集训练而成，支持中英文双语创作，尤其在中文歌词对齐准确率上达到行业领先水平。其搭载的零样本音色克隆功能，仅需3秒音频即可精准复制目标音色的音调、情感和韵律特征，为虚拟偶像演唱、游戏角色配音等场景提供了强大技术支撑。
在应用场景层面，SongGeneration实现了从个人创作到产业应用的全链路覆盖。针对C端用户，系统支持通过文本描述（如"国风 抒情"）或10秒参考音频生成完整歌曲，提供的分轨输出功能方便用户进行后期精细化编辑。开源社区已基于该模型衍生出古风、电子等细分风格的微调版本，形成丰富的创作生态。在B端商业应用中，游戏厂商可利用其实时生成动态背景音乐，虚拟人项目实现个性化演唱内容生产，广告公司则能将配乐制作周期压缩至30分钟内。目前腾讯云已基于该模型推出API服务，可支持日均10万次调用的高并发需求。
作为国内首个开源的全栈音乐大模型，SongGeneration显著降低了AI音乐创作的技术门槛，开发者可通过以下命令快速完成本地部署： git clone https://gitcode.com/tencent_hunyuan/SongGeneration cd SongGeneration && pip install -r requirements.txt python inference.py --text "青春 励志" --style pop
但行业发展仍面临版权合规挑战。调研显示，78.5%的消费者认为AI训练数据需获得版权方明确授权。腾讯在模型开发过程中采用多偏好对齐技术，通过ASR模型计算音素错误率构建合规训练数据集，在知识产权保护方面走在行业前列。
根据官方公布的技术路线图，SongGeneration计划在2025年底推出多模态版本，实现根据视频内容自动生成匹配配乐的功能。未来技术迭代将聚焦三大方向：实时多人协作创作系统、音乐情感动态调控机制、民族乐器音色库扩展。正如腾讯AI Lab负责人强调："AI不是取代音乐人，而是成为创作的赋能工具，让每个人都能释放音乐创作潜能。"随着LeVo架构的开源共享，中国AI音乐技术正从跟随者转变为全球规则制定者，推动行业向更开放、更创新的方向发展。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
