ThinkSound：阿里巴巴通义实验室开源的一款多模态音频生成与编辑模型

ThinkSound是什么

ThinkSound 是阿里巴巴通义实验室开源的一款多模态音频生成与编辑模型，它首次将"思维链"(Chain-of-Thought, CoT)推理机制引入多模态音频生成领域，构建了一个统一的Any2Audio生成框架。该项目旨在解决传统视频到音频(V2A)生成技术中长期存在的音画错位、细节缺失问题，通过模仿人类音效师的多阶段创作流程，实现对视觉事件与相应声音之间深度关联的精准建模。ThinkSound支持从视频、文本和音频等任意模态生成或编辑音频，提供了分步推理能力，并开创性地引入了交互式的对象中心编辑功能，为影视后期、游戏开发、短视频创作等领域提供了前所未有的音效生成解决方案。

作为一个开源项目，ThinkSound的代码和模型已在GitHub、HuggingFace、魔搭社区等平台公开发布，采用Apache 2.0协议，开发者可免费下载和使用。项目团队还同步开源了配套的AudioCoT数据集，这是首个带有思维链标注的音频数据集，包含2531.8小时的多源异构数据，为模型的训练和优化提供了坚实基础。在技术评估方面，ThinkSound在VGGSound测试集上的核心指标相比MMAudio、V2A-Mappe、V-AURA等现有主流方法均实现了15%以上的提升，在MovieGen Audio Bench测试中的表现也大幅领先Meta的同类型产品。

功能特色

ThinkSound区别于传统音频生成工具的核心优势在于其分阶段推理架构和高度交互性，这使其能够生成与视觉内容高度同步的高保真音频。项目的主要功能特色可归纳为以下三个方面：

1. 多阶段思维链推理生成流程 ThinkSound创新性地将音频生成过程分解为三个互补且逐步递进的阶段，模拟了专业音效师的创作逻辑：

• 基础拟音生成：模型首先分析输入视频内容，初步识别视觉元素和场景信息，推断可能存在的环境音、背景音等基础声音元素，生成语义连贯的基础声景。例如，对于森林场景的视频，模型会首先生成风声、树叶沙沙声等环境背景音。

• 对象中心优化：用户可以通过精确的交互操作（如点击视频中的特定对象），对选定对象的声音进行细化和调整。这一阶段利用了Grounded SAM-2（开源视频目标定位与追踪框架）来标注并跟踪视频中的"感兴趣区域"(ROI)，然后针对这些区域进行声音优化。例如，用户可以指定视频中的猫头鹰，并描述希望其发出的声音特征，模型会相应调整鸣叫声与振翅声的细节。

• 自然语言编辑：用户通过自然语言指令对生成的音频进行最终编辑和调整。用户可以提出如"加点爆炸声"或"去掉人声"等具体需求，模型会理解这些指令并进行相应的修改。这一功能依赖于GPT-4.1-nano生成的结构化音频编辑步骤，再传递给统一的音频基础模型执行。

2. 卓越的音画同步能力 ThinkSound通过其独特的多模态融合架构，实现了业界领先的音画同步精度。在VGGSound测试集上，其Fréchet音频距离(FD)降至34.56，较此前主流模型MMAudio的43.26显著提升20.1%；时序对齐误差率仅9.8%，同比降低37.2%；声音事件判别指标KLPaSST与KLPaNNs分别达到1.52和1.32，均为当前同类模型最佳结果。这些技术指标表明，ThinkSound能够精准捕捉视觉内容中的动态细节、声学环境以及时间关系，生成的音频与画面内容保持高度同步。

3. 广泛的应用场景适配 ThinkSound设计之初就考虑了多样化的专业应用需求，其功能覆盖了多个创意产业的核心工作流程：

• 影视后期制作：自动为无声视频添加匹配的背景音乐、环境音效以及特定物体的声音，大幅提高内容创作的效率和质量。官方测试显示，ThinkSound在面向影视场景的MovieGen Audio Bench测试中，表现大幅领先Meta的Movie Gen Audio模型。

• 游戏开发：为大量游戏场景和互动元素设计音效，根据游戏画面实时生成或预生成高度匹配的音频，增强游戏的沉浸感。特别是对动态场景（如雨势变化）能生成自适应音效。

• VR/AR应用：生成逼真的空间音频，对于营造VR/AR体验的真实感至关重要。ThinkSound能够根据虚拟环境的空间特性生成具有正确声场反射效果的音频。

• 无障碍视频生产：为视障用户同步生成画面描述与环境音效，提升信息无障碍访问体验。

技术细节

ThinkSound的技术架构体现了多模态人工智能领域的前沿创新，其核心突破在于将自然语言处理中的"思维链"推理机制创造性地应用于音频生成任务。以下从模型架构、数据集和关键技术三个层面深入解析其技术细节。

1. 系统架构设计

ThinkSound的整体架构由两大核心模块组成：链式推理的多模态大语言模型(MLLM)和基于流匹配的统一音频生成模型。

多模态大语言模型框架位于系统左侧，其中经过微调的VideoLLaMA 2模型负责生成用于音频生成与编辑的Chain-of-Thought(CoT)推理。该模块的工作流程可分为三个技术阶段：

1. 视觉事件解析：模型逐帧分析视频内容，精准识别关键物理事件（如玻璃碎裂轨迹或脚步移动速度），并判断画面中物体的材质属性（如金属、木材或液体），输出带时间戳的结构化事件与属性数据。这一过程利用了VideoLLaMA2提取画面动态和场景语义，再通过GPT-4.1-nano生成包含"事件识别→属性推断→因果排序"的结构化指令。

2. 声学属性推导：基于解析出的视觉特征，运用物理规则进行映射：依据材质类型推导声音的频谱特性（金属材质会产生高频共振）；根据运动强度计算声波能量（雨滴高度直接影响混响强度）；模拟环境空间（如密闭房间或开放广场）对声场反射的影响。

3. 时序音频合成：将前两阶段的分析结果转化为梅尔频谱图，通过基于条件流匹配(conditional flow matching)技术的生成模型合成最终波形。这一过程特别注重声音事件的时间对齐，确保爆炸声与爆炸画面帧精确匹配。

多模态Transformer架构位于系统右侧，其核心为MM-DiT主干网络，具备专门用于处理多模态输入的路径，并结合CoT推理进行条件控制，实现高保真、语境契合的音频生成。该架构的创新之处在于：

• 多模态融合注意力机制：通过交叉注意力层实现视觉特征、文本描述和音频上下文的深度交互，确保生成的音频在语义和时序上与输入内容保持一致。

• 条件流匹配技术：与传统扩散模型相比，流匹配提供了更稳定的训练过程和更高质量的音频生成效果，特别适合处理长时序的音频信号。

• 动态分辨率处理：对不同频段的音频信号采用差异化的处理策略，低频部分使用较大时间窗口保证稳定性，高频部分则采用小窗口捕捉细节，实现全频段的高保真生成。

2. AudioCoT数据集

为支持ThinkSound的训练与评估，项目团队构建了首个带思维链标注的音频数据集——AudioCoT，该数据集包含2531.8小时的多源异构数据，主要分为两大类：

第一类数据（741小时）源自VGGSound(453.6小时)和AudioSet(287.5小时)，经过9.1秒固定长度分段、剔除静音片段、并特别排除了含人声片段后精选而来的视频-音频对，涵盖动物鸣叫、机械运转、环境音效等真实场景。这类数据主要用于训练模型的基础音效生成能力。

第二类数据（1790小时）源自AudioSet-SL(262.6小时)、AudioCaps(112.6小时)、Freesound(1286.6小时)与BBC Sound Effects(128.9小时)，利用多样化的字幕/标签描述加深模型对听觉语义的理解。这类数据特别强调了声音事件的语义描述和时间定位，为模型的交互式编辑功能提供支持。

数据集构建过程中，团队实施了一套精细的质量控制流程：

1. 音频-文本对齐过滤：通过CLAP(Contrastive Language-Audio Pretraining)模型计算音频和文本描述的匹配度，剔除CLAP分数小于0.2的低质量样本，确保数据对齐质量。

2. 目标跟踪一致性：使用Grounded SAM-2框架验证视频中的发声物体是否在整个片段中保持可见，剔除目标不清晰或无法稳定跟踪的片段，保证音画对象的持续对应。

3. 音频组件语义配对：通过GPT-4.1-nano分析音频标签，基于语义区分性和上下文合理性两个标准，确保音频对语义明确且实用，避免音频提取和移除任务混淆。

3. 关键技术突破

ThinkSound项目的技术突破主要体现在以下三个方向：

思维链推理在音频生成中的应用 这是首次将CoT机制系统性地引入多模态音频生成领域。传统端到端V2A模型在处理复杂场景时，难以精确捕捉视觉内容中的动态细节、声学环境以及时间关系，导致生成的音频与画面内容不够同步。ThinkSound通过多阶段推理框架解决了这一问题：

1. 结构化推理链生成：VideoLLaMA2分析视频生成初步描述，Qwen2-Audio提供音频层面的理解，GPT-4.1-nano整合两者信息输出结构化的CoT步骤。

2. 推理链的条件注入：将生成的CoT步骤作为条件输入到音频生成模型，通过交叉注意力机制影响每一时间步的生成过程，确保音频与推理逻辑一致。

3. 多粒度时间对齐：在事件识别、属性推断和最终合成三个阶段都实施严格的时间对齐检查，使用动态时间规整(DTW)算法保证音画同步。

交互式音频编辑技术 ThinkSound提供了前所未有的用户控制能力，支持两种创新交互模式：

1. 对象中心交互：用户点击视频中的特定对象（如烟花、车辆），系统通过Grounded SAM-2定位并跟踪这些"感兴趣区域"(ROI)，然后针对选定对象进行声音优化或替换。这一过程中，模型会分析原始音频，确定哪些部分应保留、哪些是干扰，并融合其他视频的CoT信息辅助决策。

2. 自然语言指令编辑：用户输入如"增加爆炸声"或"降低背景音乐"等指令，系统通过GPT-4.1-nano将指令转化为结构化编辑步骤，再传递给音频模型执行。编辑过程中会参考原始CoT推理链，确保修改符合场景上下文。

多模态流匹配音频合成 在音频生成的底层实现上，ThinkSound采用了一种结合视觉、语言和上下文信息的多模态流式建模方法：

1. 流匹配目标：直接建模从噪声分布到目标音频分布的确定性路径，相比扩散模型具有更稳定的训练特性和更高效的采样过程。

2. 多模态条件整合：视频特征通过3D CNN提取，文本描述通过T5编码器处理，音频上下文通过自注意力机制捕捉，三者在流匹配过程中通过门控机制动态融合。

3. 分层生成策略：首先生成低频基础音景，再逐步添加高频细节，最后进行动态范围控制和噪声整形，实现专业级音频质量。

应用场景

ThinkSound的创新技术架构和强大生成能力使其在多个专业领域具有广泛的应用潜力。以下详细分析其在不同场景下的具体应用方式和价值体现。

1. 影视后期制作

在影视工业中，音效设计是决定作品质量的关键环节之一。传统音效制作流程通常需要专业音效师手动分析画面内容，从音效库中挑选合适素材，并进行复杂的时间对齐和混合处理，这一过程既耗时又成本高昂。ThinkSound为这一领域带来了革命性的变革：

自动化视频配音 ThinkSound能够自动为无声视频添加匹配的背景音乐、环境音效以及特定物体的声音。系统首先分析视频内容，识别场景类型（如室内、室外、城市、森林等）和关键事件（如开门、脚步声、玻璃破碎等），然后生成符合场景氛围的基础声景。例如，对于一段战争场景的视频，模型会自动生成枪声、爆炸声、士兵呐喊声等音效，并根据画面中爆炸的视觉强度调整声音的响度和频谱特性。

动态音效调整 影视制作中经常需要根据导演或客户的反馈反复调整音效。ThinkSound的交互式编辑功能允许通过简单指令快速修改，如"增加爆炸的低频冲击感"或"让对话更清晰"等，系统会根据指令自动调整相应参数，大幅缩短修改周期。测试表明，使用ThinkSound可以将传统需要数小时完成的音效调整缩短至几分钟内完成，效率提升超过10倍。

AI生成视频适配 随着Sora等视频生成模型的崛起，AI生成视频内容呈现爆发式增长。这些视频通常没有配套音效，而手动添加又面临量大、时间紧的挑战。ThinkSound特别优化了对AI生成视频的支持，能够自动识别生成视频中的对象和事件，并添加高度匹配的音效。官方演示显示，ThinkSound为Sora生成的视频添加音效后，观众对内容真实感的评分提升了47%。

2. 游戏开发

游戏音效设计面临两大核心挑战：一是需要为海量的游戏场景和互动元素设计独特音效；二是要处理动态变化的环境音效。ThinkSound为这两大挑战提供了创新解决方案。

场景音效批量生成 现代3A游戏通常包含数百个独特场景，每个场景都需要特定的环境音效。传统方法要么重复使用有限音效导致单调感，要么需要投入大量资源录制或制作专属音效。ThinkSound可以根据游戏场景的概念图或实际画面，自动生成多样化的环境音效，如森林中的风声、鸟鸣，城市中的交通噪音等，且保证每个场景的音效独特性。测试中，ThinkSound为一款开放世界游戏生成了超过200个独特场景音效，所需时间仅为传统方法的1/20。

动态交互音效 游戏中的许多交互元素（如不同材质表面的脚步声、不同力度下的碰撞声）需要根据玩家行为动态变化。ThinkSound的对象中心优化功能允许开发者针对特定游戏对象（如角色武器、环境物体）定制音效特性，并自动生成不同参数下的音效变体。例如，对一把剑可以生成挥舞、碰撞、插入等不同动作的音效，并根据碰撞力度自动调整声音强度和谐波结构。

VR游戏沉浸感增强 VR体验的沉浸感高度依赖精确的空间音频。ThinkSound能够根据虚拟环境的几何结构和材质属性，生成具有正确空间定位和声学特性的音频。特别值得一提的是，系统可以模拟不同环境下的声学反射和混响特性，如洞穴中的回声、水下声音的 muffled 效果等，这些传统上需要复杂物理模拟或专业音效师手动调整的效果，ThinkSound可以自动生成。

3. 短视频与社交媒体内容创作

随着短视频平台的爆发式增长，内容创作者对高效音效工具的需求日益迫切。ThinkSound为这一领域提供了前所未有的便捷工具。

一键音效生成 短视频创作者通常缺乏专业的音效制作技能和时间。ThinkSound的"一键生成"功能允许用户上传视频后，系统自动分析内容并添加合适音效，整个过程通常在10秒内完成（建议视频时长不超过10秒以保证最佳效果）。例如，上传一段宠物猫的视频，系统会自动生成猫咪呼噜声、脚步声等音效，大幅降低内容创作门槛。

创意音效设计 除了自动生成，ThinkSound还支持通过自然语言指令进行创意性音效设计。用户可以输入如"让这段视频听起来像在海底"或"添加一些科幻感"等抽象指令，系统会理解这些创意方向并生成相应音效。这一功能特别适合社交媒体上追求个性化和创意的内容创作者，使他们无需专业音频知识也能实现独特的音效设计。

无障碍内容制作 ThinkSound还可用于制作面向视障用户的无障碍内容。系统可以同步生成画面描述与环境音效，帮助视障用户更好地理解视频内容。测试显示，使用ThinkSound生成的无障碍视频，视障用户对内容理解的准确率提升了63%，显著改善了信息无障碍访问体验。

4. 广告与营销内容制作

广告音效对消费者情感和记忆有着重要影响。ThinkSound为广告创意人员提供了强大的音效设计工具。

品牌音效设计 品牌通常需要独特的音频标识（audio logo）或音效风格。ThinkSound可以通过分析品牌视觉标识（logo、色彩、风格等），生成符合品牌调性的音效方案。例如，为一个运动品牌生成充满能量感的音效，或为一个奢侈品牌生成优雅精致的音效，强化品牌的听觉识别度。

情感化音频生成 广告常需要通过声音传递特定情感。ThinkSound能够根据视频内容和创意方向，自动调整音效的情感特征，如通过调整音调、节奏、和声等参数传达兴奋、平静、神秘等不同情绪。测试表明，经过情感优化的广告音效能提升22%的品牌回忆度。

多版本音效适配 同一广告通常需要制作多个版本（不同时长、不同平台）。ThinkSound可以基于主版本音效，自动生成适配不同版本的特效，如将30秒广告的音效压缩为15秒版本而不失连贯性，或根据移动端特性优化音频动态范围。这一功能可节省约70%的多版本制作时间。

相关链接

• GitHub主仓库： https://github.com/liuhuadai/ThinkSound 

• HuggingFace模型库： https://huggingface.co/liuhuadai/ThinkSound

• 魔搭社区(ModelScope)： https://www.modelscope.cn/studios/AudioGeneral/ThinkSound 

• 项目主页： https://thinksound-project.github.io/ 

• 预印本论文： https://arxiv.org/abs/2506.21448 

• 论文PDF直链： https://arxiv.org/pdf/2506.21448

总结

ThinkSound作为阿里巴巴通义实验室开源的创新音频生成框架，通过将思维链(CoT)推理引入多模态音频生成领域，成功解决了传统视频到音频(V2A)技术中长期存在的音画错位、细节缺失难题。项目核心技术贡献包括：首创了基于多阶段推理的音频生成流程，将专业音效师的创作逻辑转化为可计算的CoT步骤；开发了支持对象中心交互和自然语言指令的编辑系统，为用户提供了前所未有的控制精度；构建了首个带思维链标注的大规模音频数据集AudioCoT，为模型训练奠定坚实基础。在实际应用中，ThinkSound展现出卓越的性能表现，在VGGSound测试集上多项核心指标超越现有主流方法15%以上，时序对齐误差率低至9.8%，为影视后期、游戏开发、短视频创作等领域提供了高效专业的音效解决方案。