SoulX-Singer – Soul App联合高校开源的歌声合成模型
SoulX-Singer是什么
SoulX-Singer 是 Soul App 联合天津大学、西北工业大学开源的工业级零样本歌声合成模型。模型基于 4.2 万小时高质量多语言歌声数据训练，支持 MIDI 乐谱与 F0 旋律双模式控制，可实现精准音高节奏控制、跨语言音色克隆及歌词编辑。SoulX-Singer采用先进的 Flow Matching 架构与两阶段训练策略，在音准、歌手相似度、主观听感等关键指标上全面领先现有开源方案，为 AI 音乐创作与虚拟歌手应用提供可靠基础设施。
SoulX-Singer的主要功能
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零样本歌声克隆：输入任意歌手参考音频，无需额外训练即可生成该音色的高质量歌声。
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双模式控制合成：既可通过 MIDI 乐谱精确控制音高节奏，也可通过 F0 旋律实现哼唱转歌唱。
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多语言歌声合成：支持普通话、英语、粤语三种语言的高质量歌声生成。
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跨语言音色迁移：将某语言歌手的音色特征迁移至其他语种的歌曲演唱。
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实时歌词编辑：在保持旋律与演唱风格不变的前提下，灵活修改歌词内容。
SoulX-Singer的技术原理
- Flow Matching 生成框架：采用流匹配替代传统扩散模型，通过直接学习概率分布的传输路径，实现更高效稳定的音频生成。
- Audio Infilling 补全机制：将歌声合成建模为条件化波形补全任务，利用上下文片段预测目标音频，天然保证长时连贯性与音色一致性。
- 显式多模态对齐：通过长度调节器强制对齐歌词文本、MIDI 音符与声学特征的时序关系，消除隐式对齐带来的节奏偏差与发音模糊。
- 渐进式两阶段训练：用短片段训练建立乐谱理解能力，长片段训练捕获长程气息控制，最终兼顾局部精确度与全局自然度。
SoulX-Singer的项目地址
- GitHub仓库：https://github.com/Soul-AILab/SoulX-Singer
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/Soul-AILab/SoulX-Singer
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2602.07803
SoulX-Singer的应用场景
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虚拟歌手打造：模型能快速创建具有独特音色的虚拟偶像，降低真人歌手签约与录制成本。
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AI 翻唱与二创：用户可用任意歌手音色翻唱热门歌曲，实现跨语种、跨风格的创意改编。
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音乐辅助创作：词曲作者通过 MIDI 输入快速生成 demo，验证旋律与歌词的匹配效果。
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有声内容生产：为有声书、播客、游戏配音等场景批量生成高质量歌唱或吟唱内容。
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个性化娱乐：普通用户上传自己的声音，生成专属 AI 歌手演唱任意歌曲。
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