Core Insights - The article discusses the slow progress in the Singing Voice Synthesis (SVS) field despite advancements in generative AI within the music industry, highlighting the launch of the SoulX-Singer model as a significant development in this area [1][6][17]. Group 1: SoulX-Singer Model Overview - SoulX-Singer is an open-source, high-quality zero-shot singing voice synthesis model designed for real-world applications, trained on over 42,000 hours of data covering multiple languages, vocal timbres, and singing styles [1][9][17]. - The model aims to achieve stable, natural, and highly controllable singing voice generation without prior exposure to the singer's voice [7][9]. Group 2: Technical Features - SoulX-Singer employs a Flow Matching-based generative modeling paradigm, treating singing voice synthesis as an audio infilling task, with a focus on the strong coupling of lyrics, melody, and vocalization [7][8]. - The model incorporates a note-level alignment mechanism to accurately model and independently control the start and end times, pitch, and duration of each note, allowing for flexible adjustments during the generation phase [8][9]. Group 3: Control Mechanisms - The model supports two control methods for voice synthesis: Music Score (MIDI) driven generation for direct lyric and score-based singing, and Melody driven generation for replicating singing techniques from existing songs [10][11]. - This dual control paradigm enhances flexibility in music production, catering to various creative needs from original compositions to re-creations of existing songs [11]. Group 4: Multilingual Support - SoulX-Singer currently supports singing voice synthesis in Mandarin, English, and Cantonese, demonstrating consistent quality across different languages and musical styles, which broadens its application in content creation and interactive entertainment [12][17]. Group 5: Performance Evaluation - The model has been systematically evaluated on tasks such as zero-shot singing voice synthesis and cross-language synthesis, showing superior performance in clarity, singer similarity, pitch consistency, and overall synthesis quality compared to previous models [15][17]. - In subjective listening tests, SoulX-Singer achieved notable advantages over existing solutions, reinforcing its robustness and usability in real-world scenarios [15][17].

格隆汇2月9日丨吉利汽车(00175.HK)发布公告，2026年2月9日耗资2345.87万港元回购140.8万股，回购 价格每股16.46-16.81港元。 ...

吉利汽车(00175)发布公告，于2026年2月9日，该公司斥资2345.87万港元回购140.8万股。 ...

智通财经APP讯，吉利汽车(00175)发布公告，于2026年2月9日，该公司斥资2345.87万港元回购140.8万 股。 ...

FF305 翌日披露報表 (股份發行人 ── 已發行股份或庫存股份變動、股份購回及/或在場内出售庫存股份) 表格類別： 股票 狀態： 新提交 公司名稱： 吉利汽車控股有限公司 呈交日期： 2026年2月9日 如上市發行人的已發行股份或庫存股份出現變動而須根據《香港聯合交易所有限公司（「香港聯交所」）證券上市規則》(「《主板上市規則》」)第13.25A條 / 《香港聯合交易所有限公司GEM證券 上市規則》(「《GEM上市規則》」)第17.27A條作出披露，必須填妥第一章節 。 | 第一章節 | | | | | | | | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 1. 股份分類 | 普通股 | 股份類別 | 不適用 | | 於香港聯交所上市 | 是 | | | 證券代號 (如上市) | 00175 | 說明 | | | | | | | 多櫃檯證券代號 | 80175 | RMB 說明 | | | | | | | A. 已發行股份或庫存股份變動 | | | | | | | | | | | | 已發行股份（不包括庫存股份）變動 | | 庫存股份變動 | ...

于2026年2月6日注销6743.1万股。 责任编辑：卢昱君 热点栏目 自选股 数据中心 行情中心 资金流向 模拟交易 客户端 热点栏目 自选股 数据中心 行情中心 资金流向 模拟交易 客户端 吉利汽车（00175）发布公告，于2026年2月6日斥资2716.12万港元回购166.5万股。 于2026年2月6日注销6743.1万股。 责任编辑：卢昱君 吉利汽车（00175）发布公告，于2026年2月6日斥资2716.12万港元回购166.5万股。 ...

格隆汇2月6日丨吉利汽车(00175.HK)发布公告，2026年2月6日耗资2716.12万港元回购166.5万股，回购 价格每股15.94-16.44港元。 ...

该信息由智通财经网提供 智通财经APP讯，吉利汽车(00175)发布公告，于2026年2月6日斥资2716.12万港元回购166.5万股。 于 2026年2月6日注销6743.1万股。 ...

于2026年2月6日注销6743.1万股。 吉利汽车(00175)发布公告，于2026年2月6日斥资2716.12万港元回购166.5万股。 ...

FF305 翌日披露報表 (股份發行人 ── 已發行股份或庫存股份變動、股份購回及/或在場内出售庫存股份) 表格類別： 股票 狀態： 新提交 公司名稱： 吉利汽車控股有限公司 呈交日期： 2026年2月6日 如上市發行人的已發行股份或庫存股份出現變動而須根據《香港聯合交易所有限公司（「香港聯交所」）證券上市規則》(「《主板上市規則》」)第13.25A條 / 《香港聯合交易所有限公司GEM證券 上市規則》(「《GEM上市規則》」)第17.27A條作出披露，必須填妥第一章節 。 | 第一章節 | | | | | | | | | | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 1. 股份分類 | | 普通股 | 股份類別 | 不適用 | | 於香港聯交所上市 | 是 | | | | 證券代號 (如上市) | | 00175 | 說明 | | | | | | | | 多櫃檯證券代號 | | 80175 | RMB 說明 | | | | | | | | A. 已發行股份或庫存股份變動 | | | | | | | | | | | | | ...