Khala – 中央音乐学院与清华大学联合研发的音乐生成大模型

Khala核心特点

1. 统一声学Token空间设计

• 跨模态语义对齐：将乐谱、音频、歌词等多模态音乐元素映射至同一语义空间，避免传统级联模型中因模态转换导致的信息损耗。
• 结构化表征能力：Token编码显式包含旋律走向、和声进行、节奏型等音乐结构信息，而非仅依赖音频波形特征。

2. 分层生成控制机制

• 全局-局部协同生成：先由高层模型规划整体曲式结构与情感脉络，再由底层模型填充细节，确保段落逻辑连贯。
• 歌词-旋律强耦合：针对带歌词歌曲生成，动态调整音节时长与重音位置，使咬字清晰度与旋律流畅性同步优化。

Khala技术原理

1. 三阶段训练范式

• 大规模预训练：基于约160万首跨风格乐曲学习基础音乐语法，覆盖古典、流行、民族等类型。
• 高质量精调：聚焦9000余首专业乐谱（含巴赫、莫扎特等152位作曲家作品），强化对复杂和声与曲式的理解。
• 人类偏好对齐：通过CLaMP-DPO强化学习，让模型区分”符合人类审美的音乐”与”技术正确但机械的片段”。

2. 声学Token化创新

• 多粒度特征提取：将音频分解为音高、时值、力度等可解释音乐要素，构建结构化Token字典。
• 动态上下文压缩：采用自适应窗口机制，在长序列生成中保留关键历史信息，避免传统Transformer的注意力稀释问题。

Khala核心优势

1. 音乐结构性突破

• 段落逻辑严谨性：生成作品主副歌对比鲜明、转调自然，避免AI音乐常见的”循环片段感”。
• 跨风格适应力：在古典、爵士等强结构化曲风中表现优于通用模型，能准确复现赋格、奏鸣曲式等复杂形式。

2. 创作实用性提升

• 乐谱-音频双向生成：支持直接输出MusicXML/ABC记谱法乐谱，便于作曲家进一步编辑，而非仅提供音频。
• 可控性增强：用户可通过标注关键和弦进行或情绪标签，精准引导生成方向，减少”随机性创作”的试错成本。

Khala应用场景

1. 专业音乐创作辅助

• 灵感扩展工具：作曲家输入动机片段后，模型自动生成变奏或发展部，保留核心创意的同时拓展可能性。
• 跨风格实验平台：快速验证”巴洛克风格摇滚”等融合概念，降低试错时间成本。

2. 音乐教育革新

• 个性化练习曲生成：根据学生技术短板，实时生成针对性训练片段。
• 作曲教学可视化：将抽象的和声进行、曲式结构转化为可交互乐谱，辅助理解创作逻辑。

3. 文化传承与创新

• 传统音乐现代化：对非遗民歌进行结构化分析后生成现代编曲版本，保留核心旋律特征的同时适配当代审美。
• 跨文化音乐实验：融合不同民族调式体系，生成具有文化对话意义的新作品。

Khala的项目地址

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

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

arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2605.01790