YingMusic-Singer突破“改詞擠字”難題，強化學習落地SVS

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歌聲合成（SVS）指的是給定歌詞和旋律，系統自動“唱”出一段完整的歌聲。歌聲合成在音樂制作與互動娛樂中極具潛力，但要實現真正的“任意歌詞配任意旋律”，仍然有很多工作需要做：

• 依賴高成本強對齊數據：傳統 SVS 系統普遍依賴精確的音素級時長對齊和人工標注的 MIDI 信息，這不僅制作成本極高，限制了數據規模，也導致模型難以泛化。

• 歌詞-旋律不匹配難題：現有模型通常只能在“固定歌詞對應固定旋律”的場景下工作。當用戶嘗試更改歌詞（尤其是字數改變）時，由于音素數量與原始旋律節拍不匹配，模型容易出現發音生硬、節奏錯位或“擠字”現象 。

• 缺乏 Zero-shot 能力：大多數系統難以在未見過的音色或復雜的韻律結構下保持穩定，生成效果往往伴隨音質退化，且推理時仍需依賴外部 MIDI 輸入 。

針對上述痛點，巨人網絡 AI Lab、西工大 ASLP-lab聯合推出了 YingMusic-Singer，這是一套無需精確旋律標注、支持任意歌詞與旋律自由組合的 SVS 模型 ?，F已上線始智AI-wisemodel開源社區，同時支持部署在線體驗和API，歡迎使用。

模型地址

https://wisemodel.cn/models/Giant_AILab/YingMusic-Singer

01.

結構化旋律引導與GRPO強化學習

圖1：YingMusic-Singer 模型整體架構圖

1、基于DiT的無需標注的旋律引導

為了擺脫對人工強標注的依賴，同時確保歌詞發音的可理解性，團隊在原有 DiT 生成框架上引入了無需標注的旋律建模模塊，并設計了相應的弱對齊機制，其核心設計包括：

• 在線旋律提取與聯合優化：設計了一個參數可學的旋律編碼器，直接從參考音頻中提取幀級旋律表征，并與基于 DiT 的生成模型進行端到端聯合訓練 。通過引入教師模型的蒸餾約束，確保提取的表征既包含準確的旋律語義，又能自適應下游生成任務。

• CKA 表示層對齊約束：為了確保生成歌聲遵循參考旋律的走向，團隊引入了中心核對齊（CKA）損失 。該機制顯式地最大化旋律表征與 DiT 模型預測流（predicted flow）特征之間的相關性，使模型在優化中顯示的關注輸入特征中的旋律對齊關系，使模型可以精準復現參考音頻中的旋律結構。

圖2 ：句級歌詞處理邏輯

2、句級時長建模：

傳統 SVS 系統往往難以在 不依賴精確音素標注的前提下，同時支持 靈活調整歌詞結構與長度。為解決這一限制，我們的模型基于十萬條僅帶句級時間戳的弱標注數據進行訓練，在無需精確音素對齊的情況下，仍能學習歌詞音節在旋律中的合理布局。由此，系統在“改詞”等高自由度場景中也能保持與目標旋律的穩定契合，從根本上降低了對昂貴標注和嚴格音素時長對齊的依賴。

圖 3：YingMusic-Singer GRPO 實現方式圖

3、基于 Flow-GRPO 的強化學習后訓練

這是首次將強化學習引入 基于 DiT的SVS 任務 。為了進一步提升發音清晰度與旋律效果，使模型可以自適應的權衡內容生成準確度與旋律遵循度，團隊進行了如下研究：

• 構建多維獎勵函數：融合了內容準確度（Content Accuracy）和旋律準確性（Melody Similarity）作為獎勵信號 。

• Flow-GRPO 策略優化：采用組相對策略優化（GRPO）算法對模型網絡進行微調 ，通過在生成空間中探索更優解，模型在保持多樣性的同時，提升了在復雜歌詞下的咬字清晰度和旋律還原度。

02.

實驗效果

為評估YingMusic-Singer在內容與旋律控制方面的性能，我們完成了零樣本歌聲合成及歌聲編輯（含結構與歌詞修改）實驗。在零樣本音色轉換任務中，模型通過目標歌詞、樂譜符號（如MIDI）和參考音頻，生成既符合目標內容與音符要求、又保留參考音色的歌聲。本模型的獨特性在于將類樂譜信息轉化為參考演唱旋律，實現從旋律到歌聲的端到端合成。

• 實驗指標顯示，經過后訓練的 YingMusic-Singer 在多數任務中表現優異：其歌詞轉錄錯誤率（WER）最低，音高相關性（FPC）達到競爭水平。此外，在主觀評估中本模型的自然度評分更高，雖然客觀旋律相似度指標 FPC 略低于 Vevo 但仍超過80% 閾值，且 WER 顯著更低，說明其在保持旋律輪廓的同時實現了更優的內容還原。這印證了后訓練策略能有效平衡內容準確度、自然度與旋律跟隨這三個常相互制約的目標。

• 在改變歌詞與句子結構的編輯任務中，Vevo 與本模型均保持低 WER 與高 F0 相關性，表明對于歌聲編輯而言，保持音素單元的旋律走向比嚴格遵循原始歌詞結構更為關鍵。

03.

結論

YingMusic-Singer 通過無需精確標注的旋律引導和Flow-GRPO 強化學習，擺脫了傳統 SVS 技術對高成本的標注數據的依賴 。該系統在很大程度上緩解了歌詞替換中“清晰度”與“旋律死板對齊”的矛盾，在大幅降低詞錯誤率的同時保持了自然的音樂表現力。這一進步為大眾用戶提供了更自由、低門檻的音樂創作能力，推動 SVS 技術從“可用”向“好用、易用”邁出了關鍵一步。

04.

在線體驗/API

wisemodel社區—鏡像上線 了“巨人網絡AI LAB/ YingMusic-Singer ” 的鏡像 ，支持一鍵創建在線體驗或者API服務， 選中該鏡像，點擊部署在線體驗或者創建開發環境。

進入后，根據需要填寫相應的信息，點擊“提交訂單”按鈕，體驗進入后臺的啟動階段。大概等待1分鐘左右，體驗進入運行中的狀態。

公開狀態的在線體驗可以在wisemodel社區-體驗與API”的頁面上點擊相應的體驗，進入體驗的頁面；私有狀態的在線體驗需要前往“用戶中心-我的資源-體驗”進入體驗的頁面。

巨人網絡 AI Lab 成立于 2022 年，是隸屬于巨人網絡的人工智能技術落地與研究機構。今年以來，團隊多項人工智能研究成果入選ACM MM、ICASSP、Interspeech等國際頂級學術會議，覆蓋多模態生成、音視頻合成及多智能體等技術方向。

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