ThinkSound – 阿里通义开源首个CoT音频生成模型，生成音画同步的高保真音频

近日，阿里语音AI团队宣布开源全球首个支持链式推理的音频生成模型ThinkSound，该模型首次将CoT（Chain-of-Thought，思维链）技术引入音频生成领域，实现通过多步骤推理模拟专业音效师工作流程，精准捕捉视觉细节并生成与画面同步的高保真音频。这一突破标志着AI音频技术从“看图配音”向“结构化理解画面”的跨越式发展。目前，ThinkSound的代码和预训练模型已同步在GitHub、HuggingFace及阿里魔搭社区开源，开发者可免费下载体验。

ThinkSound是阿里通义语音团队推出的首个CoT（链式思考）音频生成模型，用在视频配音，为每一帧画面生成专属匹配音效。模型引入CoT推理，解决传统技术难以捕捉画面动态细节和空间关系的问题，让AI像专业音效师一样逐步思考，生成音画同步的高保真音频。模型基于三阶思维链驱动音频生成，包括基础音效推理、对象级交互和指令编辑。模型配备AudioCoT数据集，包含带思维链标注的音频数据。在VGGSound数据集上，ThinkSound超越6种主流方法（Seeing&Hearing、V-AURA、FoleyCrafter、Frieren、V2A-Mapper和MMAudio），展现出卓越的性能。

ThinkSound的主要功能

基础音效生成：根据视频内容生成与之语义和时间上匹配的基础音效，为视频提供初步的音频背景。

交互式对象级细化：支持用户点击视频中的特定对象，对特定对象的音效进行细化和优化，让音效更加精准地贴合特定视觉元素。

指令驱动的音频编辑：支持用户基于自然语言指令对生成的音频进行编辑，如添加、删除或修改特定音效，满足不同的创作需求。

ThinkSound的技术原理

链式思考推理：将音频生成任务分解为多个推理步骤，包括分析视觉动态、推断声学属性和按时间顺序合成音效，模仿人类音效师的创作流程。

多模态大语言模型（MLLM）：基于VideoLLaMA2等模型提取视频的时空信息和语义内容，生成结构化的CoT推理链，为音频生成提供详细的指导。

统一音频基础模型：基于条件流匹配技术，结合视频、文本和音频上下文信息，生成高保真音频。模型支持任意输入模态组合，灵活处理不同的生成和编辑任务。

数据集支持：基于AudioCoT数据集，提供带结构化CoT标注的音频数据，用在训练和优化模型，提升对音画关系的理解和生成能力。

ThinkSound的应用场景

影视制作：为电影、电视剧和短视频生成逼真的背景音效和特定场景的音效，提升观众的沉浸感，增强音画同步的真实感。

游戏开发：为游戏场景生成动态的环境音效和交互式音效，增强玩家的沉浸感和互动性，提升游戏体验。

广告和营销：为广告视频和社交媒体内容生成吸引人的音效和背景音乐，增强内容的吸引力和传播力，提升品牌影响力。

教育和培训：为在线教育视频和模拟训练环境生成与内容匹配的音效，帮助学生更好地理解和记忆，提升学习效果和培训质量。

虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：在VR和AR应用中生成与虚拟环境高度匹配的音效，提升用户的沉浸感和互动性，提供更加个性化的体验。

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