SoulX-Singer

SoulX-Singer – Soul App联合高校开源的歌声合成模型

SoulX-Singer：革新歌声合成的工业级零样本模型

SoulX-Singer，一款由Soul App携手天津大学与西北工业大学倾力打造并开源的工业级零样本歌声合成模型，正以前所未有的技术实力，为AI音乐创作和虚拟歌手应用领域注入新的活力。该模型基于海量、高质量的多语种歌声数据进行深度训练，总量高达4.2万小时，其强大的功能涵盖了MIDI乐谱与F0旋律的双模式控制，能够实现对音高和节奏的精妙掌控，并支持跨语言的音色克隆与歌词的灵活编辑。

SoulX-Singer的问世，标志着歌声合成技术迈入了一个新纪元。它不仅在音准、歌手相似度以及主观听感等关键性能指标上全面超越了现有的开源方案，更重要的是，它为AI音乐创作和虚拟歌手的蓬勃发展奠定了坚实可靠的基础设施。其核心优势在于采用了先进的Flow Matching架构，并辅以精妙的两阶段训练策略，确保了合成歌声的卓越品质。

SoulX-Singer的核心亮点在于其强大的功能集：

零样本歌声克隆：只需提供任意歌手的参考音频，无需进行任何额外的模型训练，即可瞬间生成该歌手音色的高品质歌声。
双模式控制合成：用户可选择通过MIDI乐谱进行音高和节奏的精确设定，亦可通过F0旋律实现哼唱转化为歌唱，提供了极大的创作度。
多语种歌声合成：模型能够高质量地生成普通话、英语及粤语等多种语言的歌声。
跨语种音色迁移：可以将某一语种歌手独特的音色特征无缝迁移到其他语种的歌曲演唱中，拓展了音乐创作的边界。
实时歌词编辑：在保持原有旋律和演唱风格不变的前提下，用户可以对歌词内容进行随心所欲的修改，极大地提升了创作效率。

SoulX-Singer之所以能够实现如此卓越的性能，得益于其创新的技术原理：

Flow Matching 生成框架：该模型摒弃了传统的扩散模型，转而采用流匹配技术。通过直接学习概率分布的传输路径，实现了更为高效和稳定的音频生成过程。
Audio Infilling 补全机制：将歌声合成视为一个条件化波形补全的任务。利用已有的上下文片段来预测目标音频，这种方式天然地保证了长时连贯性和音色的一致性。
显式多模态对齐：通过引入长度调节器，性地对齐歌词文本、MIDI音符以及声学特征在时间序列上的关系，有效消除了隐式对齐可能带来的节奏偏差和发音模糊等问题。
渐进式两阶段训练：首先利用短片段进行训练，以建立模型对乐谱的理解能力；随后再利用长片段进行训练，以捕捉模型在长程气息控制方面的能力。最终，模型能够同时兼顾局部生成的精确度和全局表现的自然度。

SoulX-Singer的强大能力使其在众多领域拥有广阔的应用前景：