近日，阿里語音AI團隊宣布開源全球首個支持鏈式推理的音頻生成模型ThinkSound，該模型通過引入思維鏈(Chain-of-Thought)技術，突破傳統視頻轉音頻技術對畫面動態捕捉的局限，實現高保真、強同步的空間音頻生成。這一突破標志著AI音頻技術從“看圖配音”向“結構化理解畫面”的跨越式發展。

　　傳統端到端視頻轉音頻技術常因忽視畫面細節與聲音的時空關聯，導致生成音頻與視覺事件錯位。ThinkSound首次將多模態大語言模型與統一音頻生成架構結合，通過三階段推理機制實現精準音頻合成:系統首先解析畫面整體運動與場景語義，生成結構化推理鏈;隨后聚焦具體物體聲源區域，結合語義描述細化聲音特征;最終支持用戶通過自然語言指令實時交互編輯，例如“在鳥鳴后添加樹葉沙沙聲”或“移除背景噪聲”。

　　為支撐模型的結構化推理能力，研究團隊構建了包含2531.8小時高質量樣本的AudioCoT多模態數據集，整合VGGSound、AudioSet等來源的動物鳴叫、機械運轉等真實場景音頻。數據集通過多階段自動化過濾與人工抽樣校驗確保質量，并特別設計對象級和指令級樣本，使模型可處理“提取貓頭鷹鳴叫時避免風聲干擾”等復雜指令。

　　實驗數據顯示，ThinkSound在VGGSound測試集的核心指標上較主流方法提升超15%，在MovieGen Audio Bench測試集中表現大幅領先Meta同類模型。目前，該模型的代碼與預訓練權重已在GitHub、HuggingFace及魔搭社區開源，開發者可免費獲取。

　　阿里語音AI團隊透露，未來將重點提升模型對復雜聲學環境的理解能力，并拓展至游戲開發、虛擬現實等沉浸式場景。這項技術不僅為影視音效制作、音頻后期處理提供新工具，更可能重新定義人機交互中的聲音體驗邊界。業內專家指出，ThinkSound的開源將加速音頻生成領域的技術普惠，推動創作者經濟向更智能的方向演進。