Khala：中央音乐学院与清华大学联合开源的端到端AI歌曲生成模型

一、Khala是什么

Khala 是由中央音乐学院与清华大学联合团队研发、基于统一声学令牌架构打造的开源端到端AI歌曲生成模型，该项目主打全流程完整歌曲生成能力，区别于市面上多数仅能制作伴奏、短音频片段或人声哼唱的AI音乐工具，可依托文本指令、歌词内容直接生成带完整人声、编曲、旋律的成品歌曲。

项目采用 Python 语言开发，配套学术论文同步发布于 arXiv，核心技术围绕声学令牌、残差矢量量化、两阶段生成架构设计，兼顾生成音质、歌曲结构完整性与自定义能力。开源协议为 CC BY-NC 4.0，明确限定仅用于非商业用途、个人学习与学术研究，禁止任何形式的商业落地、二次售卖及商用服务搭建。

二、功能特色

Khala 聚焦完整歌曲生成核心场景，针对传统AI音乐存在的音质差、段落断裂、人声失真、风格单一等痛点进行优化，核心功能与特色分为以下几类：

2.1 核心生成功能

• 文本驱动歌曲生成：支持使用自然语言描述音乐风格、曲风、情绪、节奏、乐器组合，系统自动匹配对应的旋律、编曲与人声，无需专业乐理知识。

• 歌词定向作曲：导入自定义歌词后，模型自动匹配押韵、节奏与人声唱腔，生成词曲结合的完整演唱歌曲，适配原创填词、词曲创作需求。

• 全维度风格自定义：覆盖流行、古风、民谣、摇滚、电子等主流曲风，同时可调节歌曲情绪（欢快、伤感、抒情、激昂）、人声音色、歌曲时长与段落结构。

2.2 工程化配套能力

• 完整前后端架构：项目内置可视化前端交互界面 + FastAPI 后端服务，普通用户可通过页面可视化操作，开发者可调用接口实现二次开发。

• 单卡GPU轻量化推理：优化模型推理逻辑，主流消费级独立显卡即可完成本地部署与推理，无需超高算力集群，降低个人使用门槛。

• 音频高保真输出：依托多层声学令牌还原细节，减少传统AI音乐常见的杂音、断音、乐器混叠问题，输出音频清晰度、层次感大幅提升。

2.3 附加实用特性

• 原生段落连贯优化：针对主歌、副歌、桥段、间奏等歌曲标准结构做专项适配，生成作品段落衔接自然，无生硬割裂感。

• 开源可二次开发：完整开放源码、模型权重、训练脚本与推理代码，技术开发者可基于现有框架微调模型、新增曲风、优化交互逻辑。

三、技术细节

Khala 摒弃了传统AI音乐常用的语义令牌、纯扩散模型方案，独创统一声学令牌架构，整体技术链路分为音频编码、两级生成、音频解码三大模块，技术逻辑清晰且具备创新性。

3.1 核心基础：64层残差矢量量化（RVQ）声学令牌

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残差矢量量化（RVQ）是本项目音质保障的核心基础，项目设计64层层级化声学令牌，将原始音频波形从粗粒度到细粒度逐层拆解。

传统方案多采用单层令牌编码，容易丢失音频细节，造成人声模糊、乐器音色失真。Khala 通过 64 层 RVQ 对音频进行分层编码：

1. 粗粒度令牌层：承载歌曲整体结构、主旋律、节奏框架、段落划分等宏观信息；

2. 细粒度令牌层：补充人声细节、乐器泛音、混响、动态强弱等音频微观细节。

分层设计实现了音乐结构与音频细节解耦，既保证整首歌曲框架稳定，又最大程度保留原声质感，从编码环节降低音质损耗。

3.2 整体架构：两阶段令牌生成流程

项目采用两阶段串行生成逻辑，分工明确，大幅提升成品完整性，整体流程代码逻辑示意如下：

# 伪代码：Khala 两阶段生成核心流程
# 阶段1：主干模型生成粗粒度声学令牌
coarse_tokens = backbone_model(text_prompt, lyrics, style_config)
# 阶段2：超分模型补全细粒度声学令牌
full_tokens = super_res_model(coarse_tokens)
# 最终解码：令牌还原为完整音频波形
audio_wave = decoder(full_tokens)

1. 第一阶段：主干模型生成粗粒度令牌
   输入文本描述、歌词、风格参数后，主干大模型优先生成整首歌曲的粗粒度声学令牌。该阶段重点把控歌曲整体架构，确定旋律走向、段落顺序、节拍速度、基础编曲，规避歌曲结构混乱、时长失控等问题。

2. 第二阶段：超分模型补充细粒度令牌
   以第一阶段输出的粗粒度令牌为基础，超分模型逐层填充64层RVQ中的精细令牌，补全人声咬字、乐器音色、音频动态等细节，完成全层级声学令牌组合。

3.3 解码与输出模块

全层级声学令牌输入解码器后，直接还原为标准音频波形文件。解码器针对音乐场景做专项优化，优化了令牌转音频过程中的噪声抑制、频段平衡，有效解决同类开源项目普遍存在的金属杂音、底噪过大问题。

3.4 运行环境技术参数

• 开发语言：Python 3.9+

• 后端框架：FastAPI

• 推理依赖：PyTorch、Librosa、SoundFile 等音频处理库

• 硬件要求：支持单张消费级 GPU（显存 ≥8GB），支持本地离线推理

• 模型形态：权重文件开源，支持本地加载，无强制联网调用接口限制

四、应用场景

Khala 凭借完整歌曲生成、低部署门槛、开源免费（非商用） 的特性，适配个人创作、学习研究、内容制作等多类场景，具体分类如下：

1. 个人原创音乐创作
   独立音乐人、音乐爱好者可借助文本+歌词快速完成词曲创作，降低编曲、作曲门槛，快速产出原创歌曲小样、Demo作品。

2. 自媒体内容配乐
   短视频、播客、图文自媒体创作者，可根据内容风格生成定制化原创人声歌曲、背景音乐，规避版权音乐侵权风险。

3. 音乐教学与学术研究
   音乐专业院校、科研机构可用于AI音乐技术教学、声学模型、音乐生成算法相关课题研究；学生可借助项目理解音频编码、矢量量化、大模型音乐生成原理。

4. 歌词填词创作
   作词爱好者、校园文艺创作群体，导入原创歌词即可自动谱曲演唱，快速实现“写词即出歌”。

5. 技术二次开发与模型微调
   AI开发者、算法工程师可基于开源源码进行二次开发，例如新增方言人声、小众曲风、定制化交互界面，搭建个性化AI音乐工具。

注：依据项目开源协议，以上场景仅限非商业使用，广告营销、付费服务、商业产品内嵌等商用行为均被禁止。

五、使用方法

Khala 提供可视化前端使用和代码命令行使用两种方式，以下为本地部署+基础使用完整步骤，操作适配普通用户与开发者。

5.1 前置准备

1. 硬件：电脑配备 NVIDIA 独立显卡，显存不低于 8GB；

2. 软件：安装 Python 3.9 及以上版本、Git、CUDA 运行环境；

3. 资源：从官方仓库拉取源码，下载配套模型权重文件。

5.2 步骤1：拉取项目源码

打开终端，执行以下命令克隆 GitHub 仓库代码：

git clone https://github.com/Khala-Music-AI/Khala.git
cd Khala

5.3 步骤2：安装项目依赖

使用 pip 批量安装所需依赖库：

pip install -r requirements.txt

5.4 步骤3：启动后端与前端服务

1. 启动 FastAPI 后端服务；

2. 运行前端启动脚本，自动唤起本地可视化网页界面。

5.5 步骤4：页面内生成歌曲

1. 在文本输入框填写风格、情绪、曲风等描述指令；

2. 可选上传/输入自定义歌词文本；

3. 调整歌曲时长、人声音色、节奏速度等参数；

4. 点击生成按钮，等待推理完成后，直接播放或导出音频文件。

5.6 进阶：命令行推理（开发者使用）

熟悉代码的用户可直接调用推理脚本，通过命令行传入参数生成音频，适合批量生成、自动化流程对接。

六、竞品对比

选取目前主流的两款AI音乐生成产品（开源项目+商业化工具）与 Khala 进行多维度对比，从核心能力、部署方式、音质、开源属性、使用限制等维度区分差异。

总结差异：Khala 核心优势在于开源可本地部署、完整人声歌曲生成、音频细节优化出色；对比纯开源工具，它补齐了人声与长歌曲短板；对比商业云端工具，它拥有本地离线、免费非商用、可二次开发的优势，缺点是商业化功能与稳定性略低于付费平台。

七、常见问题解答

1. Khala 可以用来做商业用途吗？

不可以。项目开源协议为 CC BY-NC 4.0，明确规定所有内容、源码、生成音频均仅限个人学习、非商业创作与学术研究，禁止用于付费服务、商业宣传、产品售卖、商业自媒体盈利等任何商用场景。

2. 没有独立显卡可以运行 Khala 吗？

不建议使用纯CPU运行。该模型推理对算力要求较高，纯CPU环境下生成速度极慢，甚至会出现运行失败、内存溢出问题，官方推荐使用显存8GB及以上的NVIDIA独立显卡。

3. 生成的歌曲出现杂音、人声模糊该如何解决？

首先检查模型权重是否完整下载，权重缺失会直接导致音频失真；其次降低同时运行的软件数量，释放显卡显存；最后简化文本描述指令，过于复杂的风格混搭会增加模型生成难度，容易产生杂音。

4. 支持自定义人声音色、方言演唱吗？

原生版本仅支持默认标准人声音色，暂未内置方言演唱模型。由于项目开源，技术开发者可基于源码和数据集，自行训练方言、特殊音色模型进行拓展。

5. 生成的歌曲有版权吗？

基于Khala生成的音频作品，在遵守非商用协议的前提下，个人可自由使用；但模型本身、项目源码版权归研发团队所有，不得将生成内容打包为版权素材库进行售卖。

6. 部署时提示依赖库安装失败怎么办？

首先核对Python版本是否为3.9及以上，版本不匹配是主要原因；其次切换国内pip镜像源重新安装依赖；若存在CUDA报错，需匹配与PyTorch版本对应的CUDA运行环境。

八、相关链接

1. GitHub仓库地址：https://github.com/Khala-Music-AI/Khala

2. 学术论文（arXiv）：https://arxiv.org/abs/2605.01790

3. HuggingFace模型库：https://huggingface.co/liujiafeng/Khala-MusicGeneration-v1.0

九、总结

Khala 是一款由国内高校联合研发、技术特色鲜明的开源AI歌曲生成模型，依托64层残差矢量量化声学令牌与两阶段生成架构，解决了传统开源AI音乐工具长音频生成、人声还原、段落衔接、音质损耗等核心痛点，实现了通过文本和歌词快速生成完整高保真歌曲的能力。项目配备完整的前后端工程，降低了本地部署与上手难度，同时完全开放源码与模型权重，既满足音乐爱好者零基础创作歌曲的需求，也为AI算法研究者、二次开发者提供了优质的实践框架。受开源协议限制，该项目仅适用于非商业场景，是目前国内开源领域中综合实力突出的端到端AI音乐生成项目，在个人音乐创作、学术研究、技术学习等场景中具备很高的实用价值。