HeartMuLa：开源多语言音乐基础模型，一站式实现音乐生成与音文处理

一、HeartMuLa是什么

HeartMuLa是一套开源的多语言音乐基础模型项目，核心目标是构建全链路的音乐生成与音视频文本处理能力，为开发者、研究者和普通用户提供开箱即用的音乐AI工具集。它并非单一模型，而是由四大核心模型组成的生态体系，以Apache 2.0协议完全开源，是首个能在学术级数据和GPU资源下，复现Suno级商业音乐生成效果的开源项目。

简单来说，HeartMuLa就像一位“全能音乐AI助手”：你给它一段歌词、几个风格标签，它就能生成完整的歌曲；你给它一段音乐，它能精准提取歌词；你想找匹配“轻快、海边、爵士”描述的音乐，它能帮你快速检索；甚至它还能把音乐压缩成小体积文件，还能高保真还原。更重要的是，它原生支持中英日韩西等多语种，不用额外翻译适配，就能用母语创作音乐，彻底打破了音乐生成的语言壁垒。

在长期由闭源产品主导的AI音乐领域，HeartMuLa的出现意义重大——它把原本只有商业公司能掌握的高质量音乐生成技术，开放给所有开发者和创作者，降低了音乐AI的开发与使用门槛，让每个人都能轻松拥有“专属音乐创作能力”。

二、功能特色

HeartMuLa的核心竞争力在于全链路覆盖+多语言适配+高可控性+开源友好，四大核心功能模块各司其职又能协同工作，同时具备多项独特亮点，具体如下：

（一）核心功能

1. 多语言可控音乐生成
   支持基于歌词、风格标签、情绪描述等文本输入，生成完整的歌曲（包含旋律、伴奏、人声），原生适配英语、中文、日语、韩语、西班牙语5大语种，后续还将扩展更多语种。生成的音乐结构完整，能区分主歌、副歌、桥段等段落，贴合歌词的韵律和情感。

2. 高保真音乐编解码
   核心组件HeartCodec是12.5Hz的音乐编解码器，能将原始音频压缩成低维度的token序列，同时保证重建音频的高保真度，压缩比高且音质损失极小，既节省存储和传输成本，又能为音乐生成模型提供高效的输入输出载体。

3. 精准音乐歌词转录
   基于Whisper模型微调的HeartTranscriptor，专门针对音乐场景优化，能从带伴奏、有噪声的音乐音频中，精准提取歌词内容，支持多语种歌词识别，解决了传统语音转录模型在音乐场景下准确率低的问题。

4. 音文跨模态对齐与检索
   HeartCLAP构建了音乐音频与文本描述的统一嵌入空间，实现“文字描述→匹配音乐”“音乐→生成文本标签”的双向能力，支持跨模态音乐检索、音乐标签自动生成，为音乐内容管理和推荐提供技术支撑。

（二）独特亮点

1. 学术级资源实现商业级性能
   这是HeartMuLa最核心的突破——它仅用学术规模的训练数据和GPU资源，就实现了与Suno比肩的音乐生成效果，7B版本在音乐性、音频保真度、内容可控性三大核心指标上，完全达到商业级标准，打破了“高质量音乐生成必须依赖海量商业数据和超算资源”的认知。

2. 强化学习优化的极致可控性
   2026年1月23日发布的HeartMuLa-RL-oss-3B版本，通过近端策略优化（PPO）强化学习技术，大幅提升了音乐生成的可控性。用户可以通过细粒度的风格标签（如“华语流行、钢琴伴奏、慢板、伤感”）、乐器指定、节奏要求等，精准控制音乐的生成结果，告别“生成结果不可控、与预期偏差大”的痛点。

3. 全开源无门槛，生态友好
   项目代码、所有预训练模型权重均采用Apache 2.0开源协议，允许商业使用、二次开发和修改，无任何使用限制。同时，社区已贡献ComfyUI自定义节点，让非编程用户也能通过可视化界面使用核心功能，进一步降低了使用门槛。

4. 原生多语言支持，非翻译适配
   与多数开源音乐模型“先训练英文再翻译适配其他语种”不同，HeartMuLa采用多语种并行训练的方式，原生支持中英日韩西等语种，生成的音乐能贴合不同语言的韵律特点（比如中文的四声韵律、日语的节拍特点），避免了翻译后生成的音乐“生硬、不自然”的问题。

5. 模块化设计，灵活组合使用
   四大核心模型相互独立又可协同工作：开发者可以单独使用HeartCodec做音频压缩，用HeartTranscriptor做歌词转录，也可以组合使用“HeartCodec+HeartMuLa”做音乐生成，“HeartCLAP+HeartMuLa”做基于文本描述的音乐生成，满足不同场景的定制化需求。

三、技术细节

HeartMuLa的技术架构围绕“全链路音乐AI能力”设计，采用“核心模型层+工具层+示例层”的三层架构，核心原理基于Transformer、对比学习、强化学习等主流AI技术，技术栈以Python和PyTorch为核心，兼顾性能与易用性。

（一）整体技术架构

（二）核心模型原理

1. HeartMuLa：音乐生成的“核心大脑”
   HeartMuLa是基于Transformer架构的音乐语言模型，本质是“文本→音乐token”的序列生成模型。其核心原理是：先通过HeartCodec将原始音频转换成低维度的token序列（相当于把音乐“数字化”），再将用户输入的文本（歌词、标签）进行编码，最后通过Transformer的自注意力机制，学习文本与音乐token之间的映射关系，生成对应的音乐token序列，最终通过HeartCodec解码成可播放的音频。

   为了提升可控性，项目团队在3B版本的基础上，引入了PPO强化学习：先通过监督学习让模型学会基础的音乐生成，再通过人工标注的“音乐质量评分”“可控性评分”作为奖励信号，让模型不断优化生成策略，最终实现“用户输入什么，就生成什么”的精准控制。

2. HeartCodec：音乐的“高清压缩器”
   HeartCodec是基于神经编解码技术的音乐压缩模型，核心原理是变分自编码器（VAE）+ 残差量化（RVQ）。它先通过编码器将原始音频（采样率44.1kHz）压缩成12.5Hz的低帧率token序列，再通过解码器将token序列还原成原始音频。

   与传统音频编码（如MP3、AAC）相比，HeartCodec的优势在于：一是专为音乐优化，对旋律、和声、人声等音乐核心元素的重建保真度更高；二是压缩后的token序列更适合作为AI模型的输入，能大幅降低音乐生成模型的计算量；三是12.5Hz的帧率平衡了压缩比和音质，既节省存储，又保证了音乐的完整性。

3. HeartTranscriptor：音乐歌词的“精准速记员”
   HeartTranscriptor基于OpenAI的Whisper模型微调，核心优化点是音乐场景适配。传统Whisper模型主要针对语音场景优化，在音乐场景下，容易被伴奏、和声、节奏等干扰，导致歌词识别准确率低。

   项目团队通过收集海量多语种音乐音频-歌词对数据，对Whisper进行微调：一是加入音乐噪声抑制模块，过滤伴奏等干扰信号；二是优化语言模型，适配音乐歌词的韵律和句式特点；三是针对不同语种的发音规则，进行专项优化，最终实现了在音乐场景下的高准确率歌词转录。

4. HeartCLAP：音文之间的“翻译官”
   HeartCLAP基于对比学习（Contrastive Learning）技术，核心原理是构建音乐音频-文本描述的统一嵌入空间。它通过大量的“音乐音频+对应文本标签”数据进行训练，让模型学会将语义相近的文本（如“轻快的爵士”“海边的轻音乐”）和对应的音乐音频，映射到嵌入空间中相近的位置，而语义无关的文本和音频则映射到较远的位置。

   基于这一原理，HeartCLAP实现了两大核心能力：一是文本→音乐检索，输入文本描述，就能找到嵌入空间中最匹配的音乐；二是音乐→文本生成，输入音乐音频，就能生成对应的风格、情绪、乐器等标签，为音乐内容的自动化管理提供支撑。

（三）关键技术栈

• 核心框架：Python 3.10+、PyTorch 2.0+

• 模型架构：Transformer、VAE、RVQ、Whisper、对比学习、PPO强化学习

• 工具库：Hugging Face Transformers、Accelerate、Torchaudio、Librosa

• 部署工具：Hugging Face Hub、ModelScope、ComfyUI

• 数据处理：音频预处理（重采样、降噪）、文本预处理（分词、多语言编码）

（四）核心模型版本对比

四、应用场景

HeartMuLa的全链路音乐AI能力，覆盖了开发者、研究者、普通用户三大角色，以及音乐创作、内容创作、教育、娱乐、工具开发五大行业，具体应用场景如下：

（一）按角色划分

1. 开发者

• 快速集成音乐生成能力：将HeartMuLa的API或模型集成到自己的应用中，比如音乐APP、短视频工具、游戏、播客平台，为用户提供“一键生成配乐”“AI写歌”等功能。

• 开发定制化音乐工具：基于模块化设计，单独使用HeartCodec做音频压缩服务，HeartTranscriptor做歌词转录工具，HeartCLAP做音乐检索引擎，打造垂直领域的音乐AI产品。

• 二次开发与优化：基于开源权重，针对特定语种（如粤语、法语）、特定曲风（如国风、电子）进行微调，打造更贴合细分场景的音乐生成模型。

2. 研究者

• 音乐AI基础研究：以HeartMuLa为基线模型，开展音乐生成、音文对齐、多模态学习等方向的研究，比如探索更高效的音乐编解码技术、更精准的强化学习奖励函数、跨语言音乐生成的迁移学习方法。

• 学术验证与复现：基于项目提供的代码和权重，复现Suno级音乐生成效果，验证“学术级资源实现商业级性能”的结论，为音乐AI领域的研究提供参考。

• 跨领域研究：结合计算机视觉、自然语言处理，开展“视频→配乐”“文本→音乐视频”等跨模态研究，拓展音乐AI的应用边界。

3. 普通用户

• 零基础音乐创作：无需懂乐理、会乐器，通过输入歌词和风格标签，就能生成专属歌曲，适合独立音乐人、音乐爱好者创作demo，或普通人记录生活、创作生日礼物。

• 内容创作配乐：短视频博主、播客主播、自媒体作者，可快速生成匹配内容风格的背景音乐，避免版权纠纷，提升内容质量。

• 音乐学习与娱乐：语言学习者通过多语种音乐，提升语言听力和语感；音乐爱好者通过歌词转录功能，学习歌曲歌词；通过音文检索功能，发现更多符合自己口味的音乐。

（二）按行业划分

1. 音乐创作行业

• 独立音乐人：快速生成歌曲demo，节省编曲、录音时间，专注于歌词和旋律创作；针对不同语种的市场，生成多语种歌曲，拓展海外受众。

• 音乐工作室：批量生成配乐、背景音乐，降低制作成本；基于HeartCLAP的标签生成能力，对音乐库进行自动化分类和管理。

2. 内容创作行业

• 短视频/直播：生成专属BGM，避免版权问题；根据视频内容的情绪、风格，生成匹配的音乐，提升视频感染力。

• 播客/有声书：生成片头、片尾音乐，或背景轻音乐，提升内容的听觉体验。

• 广告/宣传片：快速生成贴合广告主题的音乐，缩短制作周期，降低制作成本。

3. 教育行业

• 语言教育：通过多语种音乐生成，制作语言学习素材，让学生在听歌中学习单词、语法和发音；通过歌词转录功能，辅助学生进行听力训练。

• 音乐教育：为音乐初学者生成简单的旋律、伴奏，帮助其理解乐理知识；通过对比生成的音乐和专业音乐，提升学生的音乐鉴赏能力。

4. 娱乐行业

• 游戏开发：为游戏生成场景音乐、战斗音乐、剧情音乐，根据游戏场景的变化，动态生成匹配的音乐，提升游戏沉浸感。

• 互动娱乐：开发AI音乐创作互动游戏，让用户参与音乐生成过程，比如“输入一句话，生成一首专属歌曲”。

• 音乐社交：打造音乐创作社交平台，用户可分享自己生成的音乐，或基于他人的歌词进行二次创作，形成音乐创作社区。

5. 工具开发行业

• 音乐工具：开发歌词转录APP、音乐压缩工具、音乐检索工具，为音乐爱好者和从业者提供实用工具。

• 版权服务：基于HeartCLAP的音文对齐能力，开发音乐版权检索工具，快速识别侵权音乐，保护版权方权益。

五、使用方法

HeartMuLa的部署和使用非常简单，支持本地部署和云端部署，以下是从零开始的本地快速上手指南，涵盖环境准备、安装、权重下载、运行示例全流程，即使是编程新手也能轻松上手。

（一）环境准备

1. 系统要求：Windows 10+/macOS 12+/Linux（Ubuntu 20.04+）

2. Python版本：推荐Python 3.10（3.9-3.11均可）

3. 硬件要求：

• 最低配置：CPU（Intel i5/AMD R5以上）+ 16GB内存（仅支持CPU推理，速度慢）

• 推荐配置：NVIDIA GPU（RTX 3090/4090及以上）+ 24GB显存（支持GPU推理，速度快，可运行3B模型）

• 7B模型（待发布）：需NVIDIA GPU（RTX A100及以上）+ 40GB+显存

（二）安装步骤

1. 克隆项目代码
   打开终端（Windows用CMD/PowerShell，macOS/Linux用Terminal），执行以下命令克隆GitHub仓库：

  git clone https://github.com/HeartMuLa/heartlib.git
  cd heartlib

2. 创建虚拟环境（推荐）
   为避免依赖冲突，建议使用conda创建虚拟环境：

  # 安装conda（若已安装可跳过）
  # 下载Miniconda：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
  conda create -n heartmula python=3.10
  conda activate heartmula

3. 安装项目依赖
   执行以下命令，安装项目所需的所有Python依赖：

  pip install -e .

若安装速度慢，可使用国内镜像源：

  pip install -e . -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

（三）下载预训练权重

HeartMuLa的预训练权重可从Hugging Face Hub和ModelScope两大平台下载，推荐使用Hugging Face的hf-download工具，或ModelScope的modelscope库，以下是两种方式的实操步骤：

方式一：Hugging Face Hub下载（推荐）

1. 安装hf-download工具：

  pip install hf-download

2. 创建权重存储目录：

  mkdir -p ./ckpt/HeartMuLa-RL-oss-3B
  mkdir -p ./ckpt/HeartCodec-oss
  mkdir -p ./ckpt/HeartTranscriptor-oss
  mkdir -p ./ckpt/HeartCLAP-oss

3. 下载核心模型权重（以最新的RL优化版为例）：

  # 下载HeartMuLa-RL-oss-3B
  hf-download --local-dir './ckpt/HeartMuLa-RL-oss-3B' 'HeartMuLa/HeartMuLa-RL-oss-3B-20260123'
  # 下载HeartCodec-oss（20260123优化版）
  hf-download --local-dir './ckpt/HeartCodec-oss' 'HeartMuLa/HeartCodec-oss-20260123'
  # 下载HeartTranscriptor-oss
  hf-download --local-dir './ckpt/HeartTranscriptor-oss' 'HeartMuLa/HeartTranscriptor-oss'
  # 下载HeartCLAP-oss
  hf-download --local-dir './ckpt/HeartCLAP-oss' 'HeartMuLa/HeartCLAP-oss'

方式二：ModelScope下载（国内速度更快）

1. 安装ModelScope库：

  pip install modelscope

2. 编写下载脚本（download_weights.py）：

  from modelscope import snapshot_download

  # 下载HeartMuLa-RL-oss-3B
  snapshot_download(
    model_id="HeartMuLa/HeartMuLa-RL-oss-3B-20260123",
    local_dir="./ckpt/HeartMuLa-RL-oss-3B"
  )
  # 下载HeartCodec-oss
  snapshot_download(
    model_id="HeartMuLa/HeartCodec-oss-20260123",
    local_dir="./ckpt/HeartCodec-oss"
  )
  # 其他模型同理

3. 运行脚本：

  python download_weights.py

（四）运行第一个示例

项目的examples目录提供了多个开箱即用的示例脚本，以下以音乐生成和歌词转录为例，演示核心功能的使用。

示例1：运行音乐生成（run_music_generation.py）

1. 进入示例目录：

  cd examples

2. 编辑脚本，修改输入参数（可选）：
   打开run_music_generation.py，修改lyrics（歌词）、tags（风格标签）、model_path（模型权重路径）等参数，示例：

  # 核心参数修改
  lyrics = """
  主歌：
  窗外的雨滴 敲打着玻璃
  思念像潮水 淹没了呼吸
  副歌：
  我还在等你 等你的归期
  就算世界 都变成回忆
  """
  tags = ["华语流行", "钢琴伴奏", "慢板", "伤感"]
  model_path = "../ckpt/HeartMuLa-RL-oss-3B"
  codec_path = "../ckpt/HeartCodec-oss"

3. 运行脚本：

  python run_music_generation.py

4. 查看结果：
   运行完成后，会在examples/output目录下生成可播放的音频文件（如generated_song.wav），直接打开即可收听生成的音乐。

示例2：运行歌词转录（run_lyrics_transcription.py）

1. 准备待转录的音乐音频（如test_song.wav，支持wav、mp3格式），放入examples目录。

2. 编辑脚本，修改输入参数：
   打开run_lyrics_transcription.py，修改audio_path（音频路径）、model_path（转录模型路径）等参数：

  audio_path = "test_song.wav"
  model_path = "../ckpt/HeartTranscriptor-oss"
  language = "zh" # 语种：zh（中文）、en（英文）、ja（日语）、ko（韩语）、es（西班牙语）

3. 运行脚本：

  python run_lyrics_transcription.py

4. 查看结果：
   运行完成后，会在终端输出转录的歌词，同时生成lyrics_output.txt文件保存结果。

（五）可视化使用（ComfyUI节点）

若不想写代码，可使用社区贡献的ComfyUI自定义节点，通过可视化界面使用HeartMuLa：

1. 安装ComfyUI（参考：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI）

2. 下载HeartMuLa ComfyUI节点（社区链接：https://github.com/Benji/ComfyUI-HeartMuLa）

3. 将节点放入ComfyUI的custom_nodes目录，重启ComfyUI

4. 在ComfyUI中加载HeartMuLa节点，配置模型路径、输入歌词/标签，一键生成音乐

六、常见问题解答

问题1：安装依赖时出现“版本冲突”“安装失败”

解决方案：

1. 优先使用conda虚拟环境，隔离不同项目的依赖；

2. 升级pip到最新版本：pip install --upgrade pip；

3. 手动安装冲突的依赖包，指定兼容版本：比如pip install torch==2.0.1 torchaudio==2.0.2；

4. 使用国内镜像源安装，避免网络问题导致的安装失败。

问题2：下载模型权重时速度慢、下载失败

解决方案：

1. 切换到ModelScope下载，国内速度更快；

2. 使用代理工具（若有），或在网络稳定的时段下载；

3. 手动下载权重文件（从Hugging Face/ModelScope网页下载），放入对应的ckpt目录；

4. 检查磁盘空间，确保有足够的存储空间（3B模型权重约15GB，HeartCodec约2GB）。

问题3：运行示例时提示“显存不足”

解决方案：

1. 降低batch size（音乐生成脚本中batch_size=1即可）；

2. 使用CPU推理（修改脚本中的device="cpu"），但推理速度会大幅变慢；

3. 更换更小的模型版本（如用3B基础版代替RL版）；

4. 开启模型混合精度推理（torch.cuda.amp.autocast()），节省显存。

问题4：生成的音乐风格与预期不符、质量差

解决方案：

1. 使用最新的HeartMuLa-RL-oss-3B版本，可控性更强；

2. 细化风格标签，避免模糊描述（比如不用“好听的歌”，改用“华语流行、钢琴伴奏、4/4拍、中速”）；

3. 优化歌词格式，按主歌、副歌、桥段分段，保持韵律一致；

4. 调整生成参数（如temperature=0.7，降低随机性，提升可控性）。

问题5：歌词转录准确率低，漏词、错词多

解决方案：

1. 使用高质量的音频文件（采样率≥44.1kHz，无明显噪声）；

2. 正确指定语种参数（language），避免语种不匹配；

3. 针对特定语种，使用专项优化的转录模型（若有）；

4. 对音频进行预处理（降噪、人声增强），再进行转录。

问题6：ComfyUI节点无法加载，提示“模型路径错误”

解决方案：

1. 检查ComfyUI的custom_nodes目录是否正确放置节点文件；

2. 确认节点中配置的模型路径与本地ckpt目录一致，使用绝对路径避免错误；

3. 更新ComfyUI到最新版本，兼容新节点；

4. 安装节点所需的额外依赖（参考节点的README文档）。

问题7：多语言生成效果差异大，非英语语种生成质量低

解决方案：

1. 优先使用项目原生支持的语种（中英日韩西），避免使用未支持的语种；

2. 优化非英语语种的歌词和标签，贴合该语言的韵律特点（比如中文歌词注意平仄和押韵）；

3. 针对目标语种，收集少量数据进行微调，提升生成质量；

4. 等待官方发布更多语种的优化版本。

问题8：推理速度慢，RTF≈1.0（生成1分钟音乐需要1分钟）

解决方案：

1. 等待官方发布推理加速、流式推理脚本（项目TODO中已规划）；

2. 使用更高性能的GPU（如RTX 4090、A100），提升推理速度；

3. 优化模型推理参数（如max_new_tokens，减少生成的token数量）；

4. 采用模型量化技术（如INT8量化），降低计算量，提升速度。

七、相关链接

• GitHub项目仓库：https://github.com/HeartMuLa/heartlib

• 演示地址：https://heartmula.github.io/

• Hugging Face模型主页：

• https://huggingface.co/HeartMuLa/HeartMuLa-oss-3B

• https://huggingface.co/HeartMuLa/HeartMuLa-RL-oss-3B-20260123

• ModelScope模型主页：

• https://modelscope.cn/models/HeartMuLa/HeartMuLa-oss-3B

• https://modelscope.cn/models/HeartMuLa/HeartMuLa-RL-oss-3B-20260123

• 官方论文（arXiv）：https://arxiv.org/abs/2601.10547

八、总结

HeartMuLa作为首个能在学术级资源下复现Suno级商业效果的开源多语言音乐基础模型项目，凭借全链路的音乐AI能力、强化学习优化的极致可控性、原生多语言支持和开源友好的生态，彻底打破了AI音乐领域的技术壁垒。它不仅为开发者提供了开箱即用的音乐生成工具，为研究者提供了高质量的基线模型，也为普通用户打开了零基础音乐创作的大门。

从音乐创作到内容配乐，从语言教育到娱乐互动，HeartMuLa的应用场景覆盖广泛，其模块化设计和开源特性，也为音乐AI的二次开发和创新提供了无限可能。在闭源产品主导的AI音乐市场中，HeartMuLa的出现，让音乐生成技术真正走向普惠，推动了整个音乐AI领域的发展与进步。