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HunyuanVideo-Foley中文优化：本土化音效库训练技巧

1. 背景与挑战：从通用音效到中文场景的适配需求

随着AIGC技术在多媒体领域的深入应用，视频音效自动生成正成为内容创作的重要环节。2025年8月28日，腾讯混元团队正式开源HunyuanVideo-Foley——一款端到端的视频驱动音效生成模型。该模型仅需输入视频和文字描述，即可为画面匹配电影级的专业音效，显著降低影视、短视频制作中的音频设计门槛。

然而，在实际落地过程中，我们发现原始模型虽然具备强大的泛化能力，但在中文语境下的场景理解与音效匹配精度上存在明显短板。例如：

• 中文城市环境中的典型声音（如广场舞音乐、电动车喇叭声、菜市场叫卖）未被充分建模；
• 动作描述文本多为英文模板，中文动词表达（如“跺脚”、“拍桌子”、“掀锅盖”）难以精准触发对应音效；
• 音效风格偏向欧美影视调性，缺乏中式生活气息与文化语感。

这表明：要真正实现“声画同步”的沉浸体验，必须对 HunyuanVideo-Foley 进行深度中文本地化优化，尤其是构建高质量的本土化音效训练库。

2. 核心策略：构建高适配度的中文Foley音效数据集

2.1 数据采集原则：贴近真实中文生活场景

传统Foley音效库多基于西方家庭与城市环境录制，无法覆盖中国用户日常所见所闻。我们在构建中文优化版音效库时，确立了三大采集原则：

• 场景真实性：优先采集一线城市街头、老旧小区、菜市场、地铁站、学校走廊等高频出现的视觉-听觉组合；
• 动作细粒度：细化常见动作类别，如“倒茶水”、“拉塑料袋”、“踩瓷砖地”、“开关老式木门”，确保每个动作有多个变体样本；
• 语言一致性：所有标注文本使用标准普通话动词短语，避免方言或模糊表达，便于模型学习文本-声音映射关系。

📌 示例对比：

英文原版描述	中文优化描述
"Person walking on wooden floor"	“人在木地板上走路，穿拖鞋”
"Door closing slowly"	“老式木门吱呀一声关上”
"Pouring water into cup"	“热水倒入瓷杯，有轻微沸腾声”

2.2 音效录制方法：低成本高保真方案

为保证音效质量同时控制成本，我们采用以下录制流程：

1. 设备选型：使用 Zoom H6 多轨录音机 + 双麦头（XY立体声+枪麦），采样率设置为 48kHz/24bit；
2. 环境降噪：在隔音棉包裹的简易录音箱内完成大部分室内动作录制；
3. 同步标记：通过拍板（clapperboard）或LED闪光灯实现音视频时间戳对齐；
4. 后期处理：使用 Audacity 去除底噪，并标准化响度至 -18 LUFS。

# 示例：音效文件元数据标注脚本 import json import os def generate_metadata(video_path, audio_path, action_desc, scene_type): return { "video_file": os.path.basename(video_path), "audio_file": os.path.basename(audio_path), "text_prompt": action_desc, "scene_category": scene_type, "language": "zh-CN", "duration_sec": get_duration(audio_path), # 自定义函数获取时长 "record_date": "2025-07-15", "source": "CSDN-AudioLab" } # 批量生成JSON元数据 metadata = generate_metadata( video_path="walk_slippers.mp4", audio_path="walk_slippers.wav", action_desc="人在木地板上走路，穿拖鞋", scene_type="indoor_apartment" ) with open("metadata.json", "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(metadata, f, ensure_ascii=False, indent=2)

上述脚本可自动化生成结构化元数据，用于后续模型微调阶段的数据加载与条件控制。

3. 模型微调实践：提升中文指令响应能力

3.1 微调目标：增强文本编码器的中文语义理解

HunyuanVideo-Foley 的核心架构包含三个模块：

1. 视频编码器：提取帧间运动特征（ResNet-3D）
2. 文本编码器：将描述转换为语义向量（BERT-base-zh）
3. 音效生成器：基于联合特征合成波形（DiffWave 或 HiFi-GAN）

其中，原始版本使用的 BERT 模型虽支持中文，但未针对动作类词汇进行专项训练。因此，我们重点对文本编码器进行领域适应性微调。

微调数据准备

我们构建了一个包含 12,000 条中英双语配对样本的小型语义对齐数据集，格式如下：

中文描述: 男人用力推开了生锈的铁门 英文描述: A man forcefully pushes open a rusty iron door 对应音效: push_metal_door_creak.wav

利用此数据集，通过对比学习（Contrastive Learning）方式优化中文文本与音效之间的嵌入空间对齐。

3.2 训练配置与关键参数

# training_config.yaml model: name: hunyuan_foley_zh base_model: Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo-Foley-v1 freeze_video_encoder: True freeze_decoder: False dataset: train: ./data/zh_foley_train.csv val: ./data/zh_foley_val.csv sample_rate: 24000 max_text_length: 64 training: batch_size: 16 learning_rate: 2e-5 epochs: 20 warmup_steps: 500 mixed_precision: true save_every_n_epochs: 5

3.3 关键技巧：引入声学标签增强（Acoustic Tagging）

为了进一步提升模型对细微差异的感知能力，我们在训练过程中引入“声学标签”作为辅助监督信号。例如：

这些标签以 one-hot 向量形式拼接至文本嵌入后，帮助解码器更精确地控制生成音效的物理属性。

4. 实践部署：基于CSDN星图镜像的一键运行方案

4.1 使用说明：快速上手中文优化版HunyuanVideo-Foley

本项目已封装为 CSDN星图镜像广场 上的预置镜像，支持一键部署与推理。

Step 1：进入模型入口

如下图所示，在 CSDN 星图平台找到HunyuanVideo-Foley模型显示入口，点击进入应用界面。

Step 2：上传视频并输入中文描述

进入页面后，定位到【Video Input】模块上传目标视频，在【Audio Description】中输入中文动作描述（建议使用具体动词+环境信息），系统将自动调用优化后的模型生成匹配音效。

✅ 推荐输入示例：

• “一个人穿着布鞋在水泥楼梯上快步下楼”
• “厨房里炒辣椒发出噼啪声，伴有抽油烟机运转”
• “雨天自行车碾过积水路面，溅起水花”

5. 性能对比与效果评估

我们对原始开源模型与中文优化版本进行了多维度对比测试，结果如下：

可以看出，经过本土化训练后，模型在语义理解、音画同步、文化适配性方面均有显著提升，且推理效率几乎无损。

6. 总结

本文围绕腾讯开源的 HunyuanVideo-Foley 模型，系统阐述了如何通过构建高质量中文Foley音效库，结合文本编码器微调与声学标签增强技术，实现模型在中文场景下的深度优化。

核心要点总结如下：

1. 数据先行：高质量、细粒度、场景真实的中文音效数据是优化基础；
2. 语义对齐：通过中英双语对比学习，提升模型对中文动作描述的理解能力；
3. 标签辅助：引入材质、频率、节奏等声学标签，增强生成控制力；
4. 工程闭环：借助 CSDN 星图镜像平台，实现从训练到部署的一站式落地。

未来，我们计划进一步扩展方言音效支持（如粤语环境音）、增加多人物交互音效建模，并探索实时生成能力，推动AI音效技术在短视频、直播、VR等场景的广泛应用。

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