SoulX-Singer模型官网使用入口，工业级零样本歌声合成模型

SoulX-Singer是Soul App联合天津大学、西北工业大学共同研发并开源的工业级零样本歌声合成模型，依托4.2万小时高质量多语言歌声数据完成训练，核心支持MIDI乐谱与F0旋律双模式精准控制，可实现音高节奏精准调控、跨语言音色克隆及实时歌词编辑等核心能力。该模型创新性采用Flow Matching架构与渐进式两阶段训练策略，在音准精度、歌手音色相似度、主观听觉自然度等关键指标上全面超越现有开源方案，为AI音乐创作、虚拟歌手开发等场景提供了高性能、易落地的技术基础设施。

SoulX-Singer功能特点：

1、零样本歌声克隆：

输入任意歌手的短时参考音频（无需额外微调训练），即可快速生成该歌手音色的高质量自然歌声，音色还原度高，最大程度保留原歌手的发声特点与演唱风格。

2、双模式精准控制合成：

MIDI乐谱模式：通过标准化MIDI乐谱输入，实现音高、节奏、时长的毫秒级精准控制，满足专业音乐制作的精度要求；

F0旋律模式：支持哼唱、清唱等任意F0旋律输入，自动将哼唱转化为完整歌唱音频，降低非专业用户的使用门槛。

3、多语言歌声合成与跨语言迁移：

原生支持普通话、英语、粤语三种语言的高质量歌声生成，发音清晰、韵律自然，无机械感；

支持跨语言音色迁移，可将某一语言歌手的专属音色，无缝迁移至其他语种歌曲的演唱中，实现“用中文歌手音色唱英文歌”等创意效果。

4、实时歌词编辑：

在保持旋律走向、演唱风格、音色特征完全不变的前提下，可灵活修改歌词内容，无需重新生成整首音频，大幅提升音乐二创的效率。

SoulX-Singer技术原理：

1、Flow Matching生成框架：

摒弃传统扩散模型，采用更高效的Flow Matching架构，通过直接学习音频概率分布的传输路径，大幅提升生成效率与稳定性，同时降低音频生成的“机械感”，让歌声更自然。

2、Audio Infilling音频补全机制：

将歌声合成建模为条件化波形补全任务，利用上下文音频片段精准预测目标音频内容，从底层保证生成歌声的长时连贯性与音色一致性，避免出现“断档”“音色突变”等问题。

3、显式多模态对齐：

内置长度调节器，强制实现歌词文本、MIDI音符、声学特征的时序精准对齐，彻底消除隐式对齐带来的节奏偏差、发音模糊等问题，确保“字正腔圆”。

4、渐进式两阶段训练策略：

第一阶段：基于短音频片段训练，夯实模型对乐谱、歌词、音高的基础理解能力，保证局部音准与发音精度；

第二阶段：基于长音频片段训练，捕获人类演唱的长程气息控制、情感起伏等特征，兼顾全局自然度与演唱表现力。

SoulX-Singer应用场景：

1、虚拟歌手/虚拟偶像打造：

快速定制具有独特音色的虚拟歌手，无需真人歌手签约、录音棚录制等环节，大幅降低虚拟偶像的制作与运营成本，适配直播、演出、数字内容创作等场景。

2、AI翻唱与音乐二创：

支持用任意歌手音色翻唱热门歌曲，结合跨语言迁移能力，实现“跨语种、跨风格、跨音色”的创意改编，满足音乐爱好者、内容创作者的二创需求。

3、专业音乐辅助创作：

词曲作者可通过MIDI乐谱快速生成高质量演唱demo，直观验证旋律与歌词的匹配效果，无需等待真人歌手录制，缩短音乐创作周期。

4、有声内容规模化生产：

为有声书、游戏配音、播客、广告配乐等场景，批量生成高质量的歌唱、吟唱类音频内容，支持个性化音色定制，提升内容生产效率。

5、个性化娱乐体验：

普通用户上传自身声音片段，即可生成专属AI歌手，演唱任意喜欢的歌曲，满足个性化音乐娱乐需求，适配社交、短视频等趣味场景。

进入SoulX-Singer官网入口

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VoiceSculptor：西北工业大学、语图智能等机构推出的音色设计模型

一款由西北工业大学 ASLP 实验室开发的开源语音理解模型——OSUM

标签： Soul App开源, 天津大学, 歌声合成模型AI, 西北工业大学

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