ThinkSound

ThinkSound是什么？

ThinkSound是阿里巴巴通义实验室推出的全球首款音频生成模型。它采用先进的链式推理（Chain-of-Thought，CoT）技术，能够深入分析视频画面的场景、动作与情感，进而生成与之高度匹配的音效。无论是自然风声、城市喧嚣，还是角色对话与物体碰撞音，ThinkSound都能实现音画高保真同步，效果逼真自然，堪称“专业AI音效师” 。

功能特点

1.多模态输入

支持视频、文本、音频或其组合等多种输入方式。

• 用户既可以通过详细的文字描述，让模型生成符合特定场景的音效，比如“在一个古老的城堡中，阴森的风声呼啸而过，偶尔传来水滴落下的声音”；
• 也可以直接上传一段视频片段，模型便能根据视频内容生成适配的音效；
• 甚至还能通过音频输入，让模型在已有音频基础上进行拓展或修改 。例如，上传一段节奏舒缓的音乐，要求模型添加一些鸟鸣声和流水声，营造出更加自然的氛围。

2.交互式编辑

提供交互式编辑功能，支持通过点击或语言指令对特定音效进行精细调整。创作者在生成音效后，如果觉得某个部分不太满意，比如觉得一段打斗场景中的武器碰撞声不够清脆，就可以通过点击视频中对应的画面位置，然后输入指令“让武器碰撞声更清脆响亮”，模型便会按照要求对音效进行优化 。

3.广泛的格式与分辨率支持

其算法确保音频与视频帧精准对齐，支持MP4、MOV、AVI和MKV等多种视频格式，并且兼容从标清到4K分辨率，无论创作者使用何种设备、何种画质要求进行创作，ThinkSound都能很好地满足 。

核心优势

1.多模态融合

融合了计算机视觉、自然语言处理与音频生成技术。先进的计算机视觉算法逐帧分析视频内容，理解物体交互、环境背景及人物行为，从而生成高度契合的音效与音景。

• 在自然场景中，可生成潺潺流水或鸟鸣声；
• 在都市场景中，能精确还原车辆鸣笛与人群喧闹 。

例如，当分析一段森林中的视频时，模型能识别出树木、溪流、飞鸟等元素，进而生成与之对应的风声、流水声、鸟鸣声，并且这些声音的音量、节奏、空间位置等都与视频中的画面完美匹配 。

2.高精度同步

在音画同步方面表现尤为出色。官方数据显示，ThinkSound在视频-音频生成基准测试中位居行业前列，其生成的音频与视频画面的同步精度极高，有效避免了传统音效生成中常见的音画不同步问题，为观众带来更加沉浸式的体验 。

技术原理

ThinkSound首次将思维链（CoT）技术应用于音频生成领域。通过引入结构化推理机制，模型先理解视频整体画面与场景语义，再聚焦具体声源对象，最后响应用户编辑指令，逐步生成高保真且同步的音频。

它由多模态大语言模型和统一音频生成模型组成。多模态大语言模型负责“思考”推理链，基于流匹配的统一音频生成模型负责“输出”声音 。面对一段表现厨房烹饪的视频，多模态大语言模型首先会分析视频中出现的各种元素，如炉灶上的火焰、锅里翻炒的食物、旁边水龙头流出的水等，然后根据这些元素的运动状态、相互关系等信息，推理出应该产生的声音，比如火焰的呼呼声、食物翻炒的滋滋声、水流的哗哗声等。接着，统一音频生成模型根据这些推理结果，生成对应的高保真音频 。

数据集支持

通义语音团队构建了首个支持链式推理的多模态音频数据集AudioCoT。它融合了来自VGGSound、AudioSet、AudioCaps、Freesound等多个来源的2531.8小时高质量样本，覆盖从动物鸣叫、机械运转到环境音效等多种真实场景，为模型提供了丰富而多样化的训练基础。

为确保每条数据都能真正支撑AI的结构化推理能力，研究团队设计了一套精细化的数据筛选流程，包括多阶段自动化质量过滤和不少于5%的人工抽样校验，层层把关以保障数据集的整体质量。在此基础上，AudioCoT还特别设计了面向交互式编辑的对象级和指令级样本，以满足ThinkSound在后续阶段对细化与编辑功能的需求 。

性能表现

在开源的VGGSound测试集上，ThinkSound的多项核心指标相比现有主流方法如MMAudio、V2A - Mappe、V - AURA等，均实现了15%以上的提升。在代表模型对声音事件类别和特征判别精准度的KLPaSST和KLPaNNs两项指标上，取得了同类模型中的最佳成绩。在电影复杂场景数据集MovieGenAudioBench上，ThinkSound也以20%的优势超越Meta的MovieGenAudio模型 。这充分证明了ThinkSound在音频生成质量、对声音事件的理解和处理能力等方面的卓越性能 。

应用场景

1.影视后期制作

能够快速为无声视频生成环境音效、角色对话或背景音乐，显著提升后期制作效率。在一部古装剧中，制作团队可以利用ThinkSound为一段宫殿内的场景快速添加环境音效，如微风拂过窗帘的声音、远处传来的钟声等，增强场景的真实感和氛围感 。对于一些没有现场收音条件或者需要重新配音的场景，ThinkSound也能根据画面内容生成合适的角色对话音效 。

2.游戏音效设计

游戏开发者可利用其生成动态音效，为虚拟场景增添沉浸感。在一款冒险游戏中，当玩家进入一个神秘的洞穴时，ThinkSound可以根据洞穴的环境特征，如潮湿的墙壁、滴答的水滴、狭窄的通道等，生成相应的音效，如水滴声、风声在洞穴内的回响等，让玩家更加身临其境 。而且，随着玩家在游戏中的行动和场景的变化，音效也能实时动态调整 。

3.互动媒体及教育内容创作

其语音合成技术支持多语言对话生成，结合精准的唇部同步与情感表达，为虚拟角色赋予更真实的生命力。在一个在线教育课程中，虚拟老师的讲解可以通过ThinkSound生成自然流畅的语音，并且语音的情感、语调等都能根据讲解内容进行调整 。在互动媒体中的虚拟角色，如智能客服、虚拟导游等，也能借助ThinkSound的技术，以更加生动、自然的语音与用户进行交互 。

开源情况

ThinkSound的模型权重与推理脚本已在GitHub、Hugging Face、魔搭社区等平台全面开源，开发者可以免费获取。这一举措大幅降低了AI音效生成的技术门槛，使中小型创作者、独立开发者及学术研究人员能够轻松接入专业级音效生成工具，有助于推动音频生成技术的发展和创新，促进更多基于该模型的二次开发和应用场景的拓展 。

如何使用

在线体验

用户可以通过访问https://www.modelscope.cn/studios/iic/ThinkSound，在网页上直接上传视频或输入文本描述，体验ThinkSound的音频生成功能。按照页面提示操作，即可快速获得生成的音效 。

开发者接入

对于开发者而言，如果想要在自己的项目中集成ThinkSound，可以从上述开源平台获取模型权重与推理脚本。根据官方提供的文档和教程，将模型接入到自己的开发环境中，然后通过编写代码来调用模型的功能，实现根据视频、文本等生成音频的操作 。例如，在Python环境中，利用相应的库和接口，按照文档说明的参数设置和调用方式，就可以实现对ThinkSound模型的调用 。

想了解AITOP100平台其它版块的内容，请点击下方超链接查看

AI创作大赛 | AI活动 | AI工具集 | AI资讯专区

AITOP100平台官方交流社群二维码：