7 月 4 日消息，阿里“通义大模型”公众号今日发文宣布，通义实验室首个音频生成模型ThinkSound 现已正式开源，将打破“静音画面”的想象力局限。
ThinkSound 首次将 CoT（Chain-of-Thought，思维链）应用到音频生成领域，让 AI 学会一步步“想清楚”画面事件与声音之间的关系，从而实现高保真、强同步的空间音频生成 —— 不只是“看图配音”，而是真正“听懂画面”。
为了让 AI 学会“有逻辑地听”，通义实验室语音团队构建了首个支持链式推理的多模态音频数据集 AudioCoT。
AudioCoT 融合了来自 VGGSound、AudioSet、AudioCaps、Freesound 等多个来源的 2531.8 小时高质量样本。这些数据覆盖了从动物鸣叫、机械运转到环境音效等多种真实场景，为模型提供了丰富而多样化的训练基础。为了确保每条数据都能真正支撑 AI 的结构化推理能力，研究团队设计了一套精细化的数据筛选流程，包括多阶段自动化质量过滤和不少于 5% 的人工抽样校验，层层把关以保障数据集的整体质量。
在此基础上，AudioCoT 还特别设计了面向交互式编辑的对象级和指令级样本，以满足 ThinkSound 在后续阶段对细化与编辑功能的需求。
ThinkSound 由两个关键部分组成：一个擅长“思考”的多模态大语言模型（MLLM），以及一个专注于“听觉输出”的统一音频生成模型。正是这两个模块的配合，使得系统可以按照三个阶段逐步解析画面内容，并最终生成精准对位的音频效果 —— 从理解整体画面，到聚焦具体物体，再到响应用户指令。
据官方介绍，近年来，尽管端到端视频到音频（V2A）生成技术取得了显著进展，但仍难以真正捕捉画面中的动态细节和空间关系。像猫头鹰何时鸣叫、何时起飞，树枝晃动时是否伴随摩擦声等视觉-声学关联，往往被忽视，导致生成的音频过于通用，甚至与关键视觉事件错位，难以满足专业创意场景中对时序和语义连贯性的严格要求。
这背后的核心问题在于：AI 缺乏对画面事件的结构化理解，无法像人类音效师那样，一步步分析、推理、再合成声音。
附开源地址：
https://github.com/FunAudioLLM/ThinkSound
https://huggingface.co/spaces/FunAudioLLM/ThinkSound
https://www.modelscope.cn/studios/iic/ThinkSound
