阿里通义开源支持链式推理的音频生成模型ThinkSound

　　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，该模型通过引入思维链(Chain-of-Thought)技术，突破传统视频转音频技术对画面动态捕捉的局限，实现高保真、强同步的空间音频生成。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。

　　传统端到端视频转音频技术常因忽视画面细节与声音的时空关联，导致生成音频与视觉事件错位。ThinkSound首次将多模态大语言模型与统一音频生成架构结合，通过三阶段推理机制实现精准音频合成:系统首先解析画面整体运动与场景语义，生成结构化推理链;随后聚焦具体物体声源区域，结合语义描述细化声音特征;最终支持用户通过自然语言指令实时交互编辑，例如“在鸟鸣后添加树叶沙沙声”或“移除背景噪声”。

　　为支撑模型的结构化推理能力，研究团队构建了包含2531.8小时高质量样本的AudioCoT多模态数据集，整合VGGSound、AudioSet等来源的动物鸣叫、机械运转等真实场景音频。数据集通过多阶段自动化过滤与人工抽样校验确保质量，并特别设计对象级和指令级样本，使模型可处理“提取猫头鹰鸣叫时避免风声干扰”等复杂指令。

　　实验数据显示，ThinkSound在VGGSound测试集的核心指标上较主流方法提升超15%，在MovieGen Audio Bench测试集中表现大幅领先Meta同类模型。目前，该模型的代码与预训练权重已在GitHub、HuggingFace及魔搭社区开源，开发者可免费获取。

　　阿里语音AI团队透露，未来将重点提升模型对复杂声学环境的理解能力，并拓展至游戏开发、虚拟现实等沉浸式场景。这项技术不仅为影视音效制作、音频后期处理提供新工具，更可能重新定义人机交互中的声音体验边界。业内专家指出，ThinkSound的开源将加速音频生成领域的技术普惠，推动创作者经济向更智能的方向演进。