阿里巴巴推出ThinkSound：让AI像音效师一样"思考"创造声音

这项由阿里巴巴通义实验室的刘华戴博士领导，联合香港科技大学和浙江大学共同完成的突破性研究，于2025年6月26日发表在arXiv预印本平台。有兴趣深入了解的读者可以通过论文编号arXiv:2506.21448v1访问完整论文，演示页面也可在https://ThinkSound-Demo.github.io查看。

当你看电影时，是否想过那些逼真的音效是如何产生的？当汽车在银幕上疾驰而过，你听到的引擎轰鸣声；当树叶在风中摇摆，你听到的沙沙声；当脚步声在走廊中回响，你听到的每一声脚步——这些声音并非都是现场录制的，而是由专业音效师精心制作的。现在，阿里巴巴的研究团队正试图让人工智能学会这门艺术。

传统的视频配音系统就像一个只会照本宣科的学生，看到画面后直接生成声音，但往往缺乏细致入微的思考。而ThinkSound则像一位经验丰富的音效师，会先仔细观察画面，分析每个细节，思考声音应该如何产生，然后一步步创造出完美匹配的音效。这种"思考"过程被研究团队称为"思维链推理"，正如一位厨师在烹饪前会先考虑食材搭配、火候控制和调味时机一样。

研究团队开发的这套系统不仅能自动为视频生成音效，还能让用户像指挥乐队一样精确控制每个声音元素。你可以点击画面中的特定物体来增强或调整它的声音，也可以用自然语言告诉系统你想要什么样的音效调整。更令人惊讶的是，系统能够理解视频中复杂的时间关系和因果联系——比如它知道猫头鹰先是在树枝上鸣叫，然后展翅飞走，最后树枝因为振动而发出摇摆声。

为了训练这个智能音效师，研究团队还创建了一个名为AudioCoT的庞大数据集，包含了超过2500小时的音频素材和相应的"思考"注解。这就像给AI准备了一本详尽的音效制作教科书，不仅告诉它什么声音配什么画面，更重要的是解释了为什么要这样配音、怎样配音才最逼真。

实验结果显示，ThinkSound在各项评测中都超越了现有的顶尖系统。无论是音质的清晰度、与画面的同步性，还是语义的准确性，这个会"思考"的AI音效师都表现出色。更令人兴奋的是，它还能在从未见过的视频类型上保持优异表现，展现出强大的适应能力。

一、会思考的AI音效师是如何诞生的

当我们观看一部精彩的电影时，往往会被视觉效果所震撼，却很少注意到那些恰到好处的音效是多么重要。实际上，专业的音效制作是一门极其复杂的艺术，需要音效师具备敏锐的观察力、丰富的想象力和精确的技术执行能力。

传统的AI视频配音系统就像一个初学者，看到画面后会直接生成对应的声音，但这种简单粗暴的方式往往会产生很多问题。比如，当系统看到一只鸟在画面中时，它可能会生成鸟叫声，但它不知道这只鸟是在休息时轻柔地啁啾，还是在受到惊扰时急促地鸣叫，更不用说理解鸟儿振翅高飞时翅膀拍打空气的声音应该如何与画面动作精确同步。

ThinkSound的革命性之处在于引入了"思维链推理"的概念。这就像让AI学会了一位资深音效师的工作方式：首先细致观察画面，分析每个视觉元素的特点和它们之间的关系；然后思考这些元素可能产生什么样的声音，声音之间又是如何相互影响的；最后制定一个详细的声音制作方案，确保每个音效都能完美融入整体音景。

举个具体例子，当系统遇到一个汽车门开关的场景时，传统AI可能只是简单地播放一个"咔嚓"声。但ThinkSound会像这样思考：首先分析画面显示汽车门当前是关闭状态，然后有人拉动门把手，车门缓缓打开，停留几秒后又被推关。基于这个分析，系统会生成一个完整的声音序列：先是门把手被拉动的轻微咔嚓声，接着是车门打开时铰链的吱呀声和密封条分离的细微摩擦声，然后是短暂的安静，最后是车门关闭时的厚重撞击声。

这种思考过程不是凭空产生的，而是通过大量训练数据学习得来的。研究团队为每个音频片段都标注了详细的"思考"过程，就像给AI提供了无数个音效师的工作笔记。这些笔记不仅描述了最终的声音效果，更重要的是解释了产生这种效果的逻辑思路和制作步骤。

更令人印象深刻的是，ThinkSound还能处理多个声音事件同时发生的复杂情况。比如在一个公园场景中，可能同时有孩子们的欢笑声、狗吠声、树叶摩擦声和远处汽车经过的声音。系统需要理解这些声音在空间上的分布、在时间上的重叠关系，以及它们如何共同营造出一个真实的环境氛围。这就像一位音响工程师在混音时需要平衡各种乐器的音量和频率，确保整体效果既丰富又不混乱。

二、三步走的互动音效创作流程

ThinkSound最吸引人的特点之一是它将复杂的音效制作过程分解为三个渐进式的步骤，让用户能够像导演一样精确控制每个音效细节。这种设计理念就像一位经验丰富的室内设计师，先搭建整体框架，再添加重点装饰，最后进行精细调整。

第一步是基础音景创建，相当于为整个视频搭建一个声音的"骨架"。在这个阶段，AI会像一位初到陌生城市的游客一样，仔细观察视频中的每一个画面，识别出所有可能产生声音的元素：人物、动物、交通工具、自然环境等等。然后，它会运用之前学到的"思考"能力，分析这些元素在时间轴上是如何变化的，它们之间存在什么样的因果关系。

比如在一段厨房做饭的视频中，AI会注意到画面中出现了切菜板、刀具、蔬菜、炉灶和锅具等元素。它不会简单地为每个物体分配一个固定的声音，而是会理解整个烹饪过程的时间顺序：首先是清洗蔬菜的流水声，然后是刀切在案板上的有节奏敲击声，接着是炉火点燃的"呼"声，油倒入锅中的滋滋声，最后是食材下锅时的爆炒声。这种基于逻辑思考的声音编排，使得生成的音效不仅逼真，而且具有很强的叙事性。

第二步是精确的物体定制功能，这就像给用户一支魔法画笔，可以点击画面中的任何物体来调整它的声音表现。当用户对某个特定元素的音效不满意时，只需要轻点鼠标，系统就会重新关注这个物体，分析它在整个场景中的作用和特点，然后生成更加精准的音效。

这个功能的智能之处在于，它不是简单地替换某个音效，而是会考虑这个调整对整体音景的影响。就像调音师在调整乐队中某个乐器的音量时，需要确保它既突出了想要的效果，又不会破坏整体的和谐。比如，当你点击视频中的一只鸟时，系统不仅会增强这只鸟的叫声，还会相应地调整其他环境音的比例，确保整个音景仍然自然平衡。

第三步是基于自然语言的智能编辑，这个功能就像拥有了一位随时待命的专业助手，你只需要用日常语言描述想要的效果，它就能理解并执行。你可以说"让这段音频更安静一些"、"在15秒的位置添加一些鸟叫声"、"去掉背景中的汽车噪音"，系统都能准确理解并执行这些指令。

这种自然语言交互的强大之处在于，它能够理解模糊的、主观的描述，并将其转化为具体的技术操作。当你说"让这段音频听起来更温暖"时，系统能够理解"温暖"在音频语境中意味着增加低频成分、减少尖锐的高频、添加一些柔和的环境音等等。这种理解能力来自于大量的训练，让AI学会了人类在描述声音时常用的各种比喻和形容词。

三个步骤的巧妙之处在于它们可以循环进行。用户可以先生成基础音景，然后点击调整特定物体的声音，再用语言指令进行细节优化，如果还不满意，可以重新点击其他物体或给出新的语言指令。这种灵活的工作流程让专业音效师和普通用户都能找到适合自己的使用方式。

三、AudioCoT数据集：AI音效师的训练教材

要让AI学会像人类音效师一样思考，最关键的是要有足够丰富和高质量的训练素材。研究团队为此专门构建了AudioCoT数据集，这就像为AI准备了一套完整的音效制作教程，不仅包含了大量的视频和音频素材，更重要的是包含了详细的"思考"过程记录。

这个数据集的规模令人印象深刻，总计包含超过2500小时的音频内容，涵盖了从日常生活场景到专业制作场景的各种音效类型。数据来源非常多样化，包括了著名的VGGSound视频数据库、AudioSet音频数据集，以及BBC音效库等权威资源。这种多样性确保了AI能够接触到尽可能丰富的声音世界，就像一位音乐学院的学生需要学习古典、爵士、摇滚等各种音乐风格一样。

但AudioCoT数据集的真正创新之处不在于规模，而在于它独特的注解方式。传统的音频数据集通常只会标注"这是什么声音"，比如"狗叫声"或"汽车引擎声"。而AudioCoT不仅告诉AI这是什么声音，更重要的是解释了为什么会有这样的声音、这个声音是如何产生的、它与画面中其他元素的关系是什么。

举个例子，对于一段烟花绽放的视频，传统标注可能只是简单地写着"烟花爆炸声"。但在AudioCoT中，标注会是这样的："视频开始时背景相对安静，只有微弱的环境音。随着第一枚烟花升空，可以听到火箭发射时的嗖嗖声。紧接着是一声响亮的爆炸声，伴随着色彩绚烂的火花散开。爆炸声在夜空中回荡，形成回音效果。随后更多烟花相继绽放，声音层层叠叠，营造出热闹的节庆氛围。"

这种详细的描述不仅帮助AI理解声音的时间顺序，更重要的是让它学会了因果关系的推理。AI开始明白，不是简单地在看到烟花时播放爆炸声，而是要理解整个事件的发展过程：发射、上升、爆炸、回声、多重叠加等等。

为了确保数据质量，研究团队建立了严格的质量控制流程。他们使用先进的AI模型来自动生成初始的思考链注解，然后通过多重验证来确保准确性。比如，他们会计算音频和文字描述之间的匹配度，如果匹配度太低，就会重新生成描述。他们还会检查视频中物体的连续性，确保被标注的声音源在整个视频片段中都是可见的。

更有趣的是，数据集还包含了互动场景的标注。当用户点击画面中的特定物体时，系统需要知道如何调整音效。为此，研究团队创建了大量的"对比"样本，同一个视频片段会有多种不同的音效版本，分别强调不同的音频元素。这就像一位钢琴教师为学生准备的练习曲，同一首曲子有强调旋律的版本、强调低音的版本、强调和声的版本等等。

数据集的另一个创新特点是包含了编辑指令的标注。研究团队收集了大量的音频编辑需求，比如"让背景音乐更轻柔"、"增加一些雨声"、"去掉刺耳的噪音"等等，然后为每个指令标注了相应的技术实现方法。这样，AI不仅学会了理解人类的编辑意图，还学会了如何将这些抽象的要求转化为具体的音频处理操作。

四、技术架构：多模态AI的精妙设计

ThinkSound的技术架构就像一座精心设计的现代化工厂，每个组件都有明确的分工，同时又能协调配合，共同完成复杂的音效制作任务。整个系统的核心包含两个主要部分：一个负责"思考"的多模态大语言模型，和一个负责"创作"的统一音频基础模型。

负责思考的部分基于VideoLLaMA2模型进行了专门的优化改进。这个模型就像一位具有丰富经验的音效师大脑，能够同时处理视频、音频和文字三种不同类型的信息。当它接收到一段视频时，不会简单地识别出"这里有一辆汽车，那里有一棵树"，而是会进行更深层次的分析：汽车正在加速还是减速？树叶是在微风中轻摆还是在强风中剧烈摇摆？这些细节对于生成逼真的音效至关重要。

模型的训练过程就像培养一位专业音效师的过程。研究团队使用AudioCoT数据集对VideoLLaMA2进行了精细调优，让它学会了三种核心能力。第一是音频中心的理解能力，模型需要学会从声学角度思考问题，理解声音的传播特性、不同材质的声学特点、以及各种音频事件之间的时间和因果关系。第二是结构化的思考分解能力，模型要学会将复杂的音效制作任务分解为一系列可执行的具体步骤。第三是多模态指令跟随能力，模型需要能够准确理解和执行各种类型的指令，无论是来自视频内容的隐含要求，还是用户明确给出的编辑指令。

负责创作的统一音频基础模型则像一位技艺精湛的工匠，能够根据"思考"模块给出的详细方案，精确地制作出高质量的音效。这个模型采用了先进的流匹配技术，相比传统的扩散模型，在生成速度和音质方面都有显著提升。

模型的架构设计特别巧妙，采用了多流和单流相结合的transformer结构。多流部分就像工厂中的多条生产线，分别处理视频、文字和音频等不同类型的输入信息，每条流水线都有专门的参数来处理特定类型的数据，同时又通过注意力机制保持彼此之间的信息交流。单流部分则像最终的装配车间，将来自各个生产线的半成品组合成最终的音频产品。

为了支持用户的互动操作，模型采用了分类器自由引导的训练策略。在训练过程中，系统会随机丢弃某些输入条件，这样模型就学会了如何在信息不完整的情况下仍然能够工作。这种设计使得用户可以提供任意组合的输入：可以只给视频，也可以给视频加文字描述，还可以再加上现有的音频作为参考。这种灵活性对于实际应用来说非常重要。

模型还有一个特殊的视频-音频融合机制。系统不是简单地将视频信息作为附加条件，而是将视频特征直接融合到音频的潜在空间中。这就像在调色板上直接混合颜料，而不是在画布上层层叠加。这种深度融合确保了生成的音频能够捕捉到视频中的细微视觉线索，比如物体材质的差异、运动速度的变化等等。

整个系统的训练过程分为两个阶段。第一阶段是基础能力训练，使用大规模的多模态数据让模型学会处理视频、音频、文字之间的基本对应关系。第二阶段是任务特定的精调，使用AudioCoT数据集让模型学会具体的音效制作技能。这种分阶段训练就像培养一位音乐家，先要学会基本的乐理知识和演奏技巧，然后再专门练习特定的演奏风格。

五、实验验证：全方位的性能评估

为了验证ThinkSound的实际效果，研究团队设计了一系列全面的测试，就像汽车制造商会对新车型进行各种路况测试一样。这些测试不仅要检验系统的基本功能，还要确保它在各种复杂情况下都能保持稳定的性能表现。

测试采用了多个维度的评估指标。在客观指标方面，研究团队使用了音频领域的标准评估方法，包括音质的保真度、音频内容与原始标签的一致性、以及音视频同步的精确性。这些指标就像体检中的各项检查数值，能够客观地反映系统的技术水平。在主观指标方面，团队邀请了专业评估人员对生成音频的质量和与视频内容的匹配度进行人工评分，这就像请美食评论家品尝新菜品一样，能够从人类感知的角度评判效果。

测试结果令人印象深刻。在VGGSound数据集上的对比实验中，ThinkSound在几乎所有指标上都超越了现有的最佳系统。特别是在音频质量指标上，ThinkSound的表现比之前最好的MMAudio系统还要优秀，这相当于在一场音乐比赛中不仅获得了冠军，而且分数明显领先第二名。

更有说服力的是跨领域测试的结果。研究团队在MovieGen Audio Bench这个完全不同的测试集上验证了系统的泛化能力。这就像让一位在中餐厅培训的厨师去制作西餐，结果证明ThinkSound仍然能够保持优秀的表现，说明它学到的不是简单的模式记忆，而是真正理解了音效制作的核心原理。

特别值得关注的是思维链推理的贡献度测试。研究团队专门做了对比实验，比较了有无思维链推理的系统性能差异。结果显示，移除思维链推理后，系统在各项指标上都出现了明显下降，特别是在语义匹配度方面，下降幅度达到了10%以上。这就像取掉了大厨的菜谱，虽然仍然能做菜，但质量明显不如之前。

在互动功能的测试中，物体定制和语言编辑功能也展现出了出色的效果。当用户点击画面中的特定物体时，系统能够准确地增强或调整对应的音效，而不会影响其他音频元素。语言编辑功能则能够理解诸如"让音频更温暖"、"增加一些自然环境音"等抽象描述，并转化为具体的音频调整操作。

研究团队还进行了详细的消融实验，逐一验证了各个技术组件的有效性。比如，他们发现双重文本编码策略（同时使用CLIP和T5编码器）比单一编码器效果更好，因为CLIP善于处理视觉-文字对应关系，而T5更擅长理解复杂的语言逻辑。他们还发现，门控融合机制比简单的特征拼接更有效，因为它能够自适应地决定在不同情况下应该更多地依赖视觉信息还是音频信息。

在不同难度级别的测试中，系统都保持了相对稳定的性能优势。研究团队将测试样本按照音视频关系的复杂程度分为简单、中等和困难三个级别。结果显示，虽然所有系统的性能都随着难度增加而下降，但ThinkSound在各个难度级别上都保持了对比基线的优势，说明其技术方案具有良好的鲁棒性。

最后，研究团队还进行了效率测试。ThinkSound在保证高质量输出的同时，生成速度也达到了实用化的水平，平均每秒钟的音频只需要约1秒的计算时间，这使得它有可能被应用到实时或准实时的应用场景中。

六、实际应用案例：从理论到实践的转化

为了更直观地展示ThinkSound的实际效果，研究团队提供了几个典型的应用案例，这些例子就像产品说明书中的使用示范，让人们能够具体理解这项技术的价值和潜力。

第一个案例是汽车门开关的场景。在这个看似简单的视频片段中，画面显示了一辆汽车的车门从关闭状态打开，停留几秒后再次关闭的过程。传统的音效生成系统往往会在开头就播放一个开门声，这显然不符合视觉逻辑，因为视频开始时车门明明是关着的。

ThinkSound则展现出了完全不同的处理方式。它首先分析了整个视频的时间线，识别出车门在不同时刻的状态变化，然后生成了一个完整的音效序列：开始时是安静的环境音，随着车门把手被拉动，出现轻微的机械响声，接着是车门打开时铰链的吱呀声和橡胶密封条分离的细微摩擦声，中间有一段相对安静的时期，最后是车门关闭时的厚重撞击声和锁扣归位的咔嚓声。这种按照真实时间顺序生成的音效，使得整个听觉体验变得非常自然和可信。

第二个案例是野外环境中的动物活动场景。视频显示一只野鸡在草地上活动，先是安静地觅食，然后突然受到惊扰，发出叫声并拍打翅膀。这种场景对AI来说是一个很大的挑战，因为它需要区分同一个动物在不同状态下应该产生什么样的声音。

ThinkSound通过细致的场景分析，成功地生成了层次丰富的音效。背景音以轻柔的自然环境音为主，包括微风吹过草地的沙沙声和远处其他鸟类的轻柔啁啾声。当野鸡开始活动时，加入了它在草地上行走时的轻微脚步声。关键时刻是当野鸡受到惊扰时，系统准确地识别了这个转折点，立即增加了尖锐的鸣叫声和翅膀快速拍打的声音。整个音效的变化过程与画面中动物的行为变化完美同步，展现出了AI对动物行为逻辑的深度理解。

在互动功能的演示中，研究团队展示了用户如何通过点击和语言指令来精细调整音效。比如，在一个包含多种声音元素的复杂场景中，用户如果觉得鸟叫声太突兀，可以点击画面中的鸟类，系统就会重新分析这个元素在整体环境中的作用，生成更加和谐的鸟叫声音效。如果用户想要增加更多的自然氛围，只需要说"添加一些其他鸟类的叫声"，系统就能理解这个要求，并在保持原有音效特色的基础上，适度地增加其他鸟类的背景音。

语言编辑功能的强大之处在一个厨房场景的例子中得到了充分体现。原始音效包含了切菜声、水流声、炒菜声等各种厨房活动的声音。当用户输入"让这段音频听起来更温馨一些"这样的抽象指令时，系统能够理解"温馨"在厨房环境中的含义：适当降低刀具碰撞的尖锐声，增加一些柔和的背景音（比如轻微的通风声或远处的轻音乐），调整各种声音的音量比例使整体听起来更加和谐。这种从抽象描述到具体音频调整的转换能力，展现了AI对人类情感表达的深度理解。

更有趣的是，系统还能处理一些创意性的编辑要求。比如，用户可以要求"让这个场景听起来像在电影中一样戏剧化"，系统会增强某些关键音效的表现力，添加适当的回声效果，调整音效的动态范围，使整体效果更具戏剧张力。这种创意性编辑能力，使得ThinkSound不仅是一个技术工具，更像是一位具有艺术感觉的创作伙伴。

七、技术创新与行业影响的深远意义

ThinkSound所代表的技术创新远不止是简单的音效生成工具升级，它实际上开创了一种全新的人机协作创作模式，这种模式可能会深刻改变整个音频制作行业的生态格局。

从技术角度来看，ThinkSound最大的突破在于将抽象的"思维"过程具象化为可计算的推理链条。传统的AI系统往往被视为"黑盒子"，输入数据后直接产出结果，中间的处理过程对用户来说是完全不可见的。而ThinkSound则像一位善于表达的音效师，不仅能够产出高质量的作品，还能清楚地解释自己的创作思路和制作过程。

这种"可解释性"的价值不仅在于满足用户的好奇心，更重要的是它为人机协作创造了可能。当用户能够理解AI的思考过程时，就能够更精准地指导AI的工作方向，提出更有针对性的修改意见。这就像导演和摄影师之间的合作关系，导演不需要亲自操作摄像机，但需要能够与摄影师有效沟通，传达自己的创作意图。

在实际应用层面，ThinkSound有望显著降低专业音效制作的门槛。传统的音效制作不仅需要昂贵的设备和软件，更需要制作者具备深厚的音频工程知识和丰富的实践经验。而ThinkSound则让普通用户也能够通过简单的点击和自然语言交流，创作出专业级别的音效作品。这种民主化的趋势，可能会催生出一批新的内容创作者，就像智能手机的普及催生了短视频创作浪潮一样。

对于专业音效师来说，ThinkSound不是威胁，而是强有力的创作助手。它可以处理那些重复性、技术性的基础工作，让音效师能够将更多精力投入到创意构思和艺术表达上。比如，在制作一部电影的音效时，音效师可以使用ThinkSound快速生成基础音景，然后在此基础上进行艺术化的调整和创新，这样既保证了效率，又保持了创作的独特性。

从商业角度来看，ThinkSound的应用前景非常广阔。在影视制作行业，它可以大大缩短后期制作的周期，降低制作成本。对于独立制片人或小规模制作团队来说，这意味着他们能够以更低的成本制作出具有专业水准的作品。在游戏开发领域，ThinkSound可以帮助开发者快速为各种游戏场景生成音效，特别是对于那些需要大量环境音效的开放世界游戏来说，这种技术的价值尤为突出。

教育领域也是一个重要的应用方向。ThinkSound可以作为音频制作教学的辅助工具，帮助学生更好地理解音效设计的原理和技巧。通过观察AI的思考过程，学生可以学习如何分析场景、如何选择合适的音效元素、如何处理不同音效之间的关系等等。这种交互式的学习方式，比传统的理论教学更加直观和有效。

在无障碍技术方面，ThinkSound也有着特殊的意义。对于听障人士来说，它可以帮助他们更好地理解视频内容，通过将视觉信息转换为详细的音频描述。对于视障人士来说，它可以为静默的视频添加丰富的音效，帮助他们通过听觉获得更完整的信息。

然而，这项技术的发展也带来了一些需要谨慎思考的问题。随着AI生成音效质量的不断提升，如何确保内容的真实性和防止恶意使用变得越来越重要。比如，这种技术可能被用来制作虚假的音频证据，或者生成误导性的音效内容。因此，在技术发展的同时，建立相应的伦理规范和检测机制也变得至关重要。

另一个值得关注的问题是技术的标准化和开放性。目前ThinkSound还处于研究阶段，如果这类技术能够建立起开放的标准和接口，就能够更好地促进整个行业的发展，避免技术孤岛的出现。这需要学术界、工业界和政策制定者的共同努力。

Q&A

Q1：ThinkSound和传统的AI音效生成有什么根本区别？ A：传统AI音效生成就像看图说话，看到什么直接生成对应声音。而ThinkSound像专业音效师一样会先"思考"：分析画面细节、理解时间顺序、考虑因果关系，然后制定详细的音效制作方案。这种思维链推理让生成的音效更逼真、更有逻辑性。

Q2：普通用户能直接使用ThinkSound吗？需要什么技术基础？ A：ThinkSound的设计理念就是降低使用门槛。用户只需要会点击鼠标和用自然语言描述需求即可，不需要任何音频制作的专业知识。系统支持三步式操作：自动生成基础音效、点击调整特定物体声音、用语言指令进行精细编辑，整个过程非常直观。

Q3：ThinkSound会不会取代专业音效师的工作？ A：不会取代，而是成为强有力的创作助手。ThinkSound主要处理重复性的基础工作，让音效师能将更多精力投入创意构思和艺术表达。就像摄影师使用自动对焦相机一样，工具的进步让专业人士能专注于更高层次的创作，而不是被技术细节所束缚。