blue pastel abstract background with subtle geometric shapes. Image height is 600 and width is 1920

الدليل الشامل - أفضل نماذج توليد الصوت مفتوحة المصدر في عام 2025

المؤلف
مدونة ضيف بقلم

إليزابيث سي.

دليلنا الشامل لأفضل نماذج توليد الصوت مفتوحة المصدر لعام 2025. لقد عقدنا شراكة مع خبراء الصناعة، واختبرنا الأداء على المعايير الرئيسية، وحللنا البنى للكشف عن الأفضل في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي للصوت. من نماذج تحويل النص إلى كلام المتطورة ذات القدرات متعددة اللغات إلى تركيب الصوت المبتكر بدون تدريب مسبق مع التحكم في العواطف، تتفوق هذه النماذج في الابتكار، وإمكانية الوصول، والتطبيق في العالم الحقيقي - مما يساعد المطورين والشركات على بناء الجيل القادم من أدوات الصوت المدعومة بالذكاء الاصطناعي مع خدمات مثل SiliconFlow. توصياتنا الثلاثة الأولى لعام 2025 هي Fish Speech V1.5، وCosyVoice2-0.5B، وIndexTTS-2 - تم اختيار كل منها لميزاتها المتميزة، وتعدد استخداماتها، وقدرتها على دفع حدود توليد الصوت مفتوح المصدر.



ما هي نماذج توليد الصوت مفتوحة المصدر؟

نماذج توليد الصوت مفتوحة المصدر هي أنظمة ذكاء اصطناعي متخصصة مصممة لإنشاء كلام وصوت عالي الجودة من أوصاف نصية. باستخدام بنيات التعلم العميق المتقدمة مثل المحولات ذاتية الانحدار المزدوجة ونماذج اللغة الكبيرة، فإنها تترجم اللغة الطبيعية إلى كلام واقعي بأصوات وعواطف ولغات مختلفة. تتيح هذه التقنية للمطورين والمبدعين إنشاء محتوى صوتي وتعديله والبناء عليه بحرية غير مسبوقة. إنها تعزز التعاون، وتسرع الابتكار، وتضفي طابعًا ديمقراطيًا على الوصول إلى أدوات قوية لتحويل النص إلى كلام، مما يتيح مجموعة واسعة من التطبيقات من المساعدين الصوتيين إلى دبلجة الفيديو وحلول الصوت للمؤسسات.

Fish Speech V1.5

Fish Speech V1.5 هو نموذج رائد مفتوح المصدر لتحويل النص إلى كلام (TTS) يستخدم بنية DualAR المبتكرة بتصميم محول ذاتي الانحدار مزدوج. يدعم لغات متعددة، مع أكثر من 300,000 ساعة من بيانات التدريب للإنجليزية والصينية، وأكثر من 100,000 ساعة لليابانية. في تقييمات TTS Arena، حقق درجة ELO استثنائية بلغت 1339، مع معدلات خطأ في الكلمات بنسبة 3.5% للإنجليزية ومعدلات خطأ في الأحرف بنسبة 1.2% للإنجليزية و1.3% للصينية.

النوع الفرعي:
تحويل النص إلى كلام
المطور:fishaudio

Fish Speech V1.5: أداء رائد متعدد اللغات لتحويل النص إلى كلام

Fish Speech V1.5 هو نموذج رائد مفتوح المصدر لتحويل النص إلى كلام (TTS) يستخدم بنية DualAR المبتكرة، ويتميز بتصميم محول ذاتي الانحدار مزدوج. يدعم لغات متعددة، مع أكثر من 300,000 ساعة من بيانات التدريب لكل من الإنجليزية والصينية، وأكثر من 100,000 ساعة لليابانية. في التقييمات المستقلة التي أجرتها TTS Arena، أظهر النموذج أداءً استثنائيًا، حيث حقق درجة ELO بلغت 1339. حقق النموذج معدل خطأ في الكلمات (WER) بنسبة 3.5% ومعدل خطأ في الأحرف (CER) بنسبة 1.2% للإنجليزية، ومعدل خطأ في الأحرف (CER) بنسبة 1.3% للأحرف الصينية.

المزايا

  • درجة ELO رائدة في الصناعة بلغت 1339 في TTS Arena.
  • دعم شامل متعدد اللغات مع أكثر من 300 ألف ساعة من بيانات التدريب.
  • معدلات خطأ منخفضة: 3.5% WER و1.2% CER للإنجليزية.

العيوب

  • تسعير أعلى بسعر 15 دولارًا لكل مليون بايت UTF-8 على SiliconFlow.
  • مقتصر على وظيفة تحويل النص إلى كلام فقط.

لماذا نحبه

  • يقدم أداءً استثنائيًا متعدد اللغات مع درجات دقة رائدة في الصناعة، مما يجعله المعيار الذهبي لتوليد النص إلى كلام عالي الجودة.

CosyVoice2-0.5B

CosyVoice 2 هو نموذج لتركيب الكلام المتدفق يعتمد على نماذج اللغة الكبيرة، ويتميز بتصميم إطار عمل موحد للتدفق/غير المتدفق. يحقق زمن انتقال منخفض للغاية يبلغ 150 مللي ثانية في وضع التدفق مع الحفاظ على الجودة. مقارنة بالإصدار 1.0، قلل أخطاء النطق بنسبة 30-50% وحسن درجات MOS من 5.4 إلى 5.53. يدعم اللهجات الصينية والإنجليزية واليابانية والكورية وسيناريوهات متعددة اللغات مع تحكم دقيق في العواطف واللهجات.

النوع الفرعي:
تحويل النص إلى كلام
المطور:FunAudioLLM

CosyVoice2-0.5B: تحويل النص إلى كلام متدفق بزمن انتقال منخفض للغاية

CosyVoice 2 هو نموذج لتركيب الكلام المتدفق يعتمد على نموذج لغة كبير، ويستخدم تصميم إطار عمل موحد للتدفق/غير المتدفق. يعزز النموذج استخدام دفتر رموز رموز الكلام من خلال التكميم القياسي المحدود (FSQ)، ويبسط بنية نموذج لغة تحويل النص إلى كلام، ويطور نموذج مطابقة تدفق سببي مدرك للكتل يدعم سيناريوهات تركيب مختلفة. في وضع التدفق، يحقق النموذج زمن انتقال منخفض للغاية يبلغ 150 مللي ثانية مع الحفاظ على جودة التركيب مطابقة تقريبًا لوضع عدم التدفق. مقارنة بالإصدار 1.0، تم تقليل معدل خطأ النطق بنسبة 30%-50%، وتحسنت درجة MOS من 5.4 إلى 5.53، ويدعم التحكم الدقيق في العواطف واللهجات. يدعم النموذج اللغة الصينية (بما في ذلك اللهجات: الكانتونية، لهجة سيتشوان، الشنغهاي، لهجة تيانجين، إلخ)، الإنجليزية، اليابانية، الكورية، ويدعم سيناريوهات متعددة اللغات واللغات المختلطة.

المزايا

  • زمن انتقال منخفض للغاية يبلغ 150 مللي ثانية في وضع التدفق.
  • تقليل أخطاء النطق بنسبة 30-50% مقارنة بالإصدار 1.0.
  • تحسين درجة MOS من 5.4 إلى 5.53.

العيوب

  • نموذج أصغر بمعاملات 0.5 مليار قد يحد من التعقيد.
  • يركز بشكل أساسي على اللغات الآسيوية والإنجليزية.

لماذا نحبه

  • يجمع بين كفاءة التدفق وتحسينات الجودة، مما يوفر تركيب كلام في الوقت الفعلي مع تحكم دقيق في العواطف واللهجات.

IndexTTS-2

IndexTTS2 هو نموذج رائد لتحويل النص إلى كلام (Text-to-Speech) ذاتي الانحدار بدون تدريب مسبق يعالج تحديات التحكم الدقيق في المدة في أنظمة TTS واسعة النطاق. يدعم تحديد الرموز الصريح للتحكم الدقيق في المدة والتوليد التلقائي الحر. يحقق النموذج فصلًا بين التعبير العاطفي وهوية المتحدث، مما يتيح التحكم المستقل في النبرة والعاطفة. يدمج تمثيلات GPT الكامنة ويتميز بآليات تعليمات ناعمة للتحكم العاطفي، متفوقًا على النماذج الحديثة في معدل خطأ الكلمات، وتشابه المتحدث، ودقة العاطفة.

النوع الفرعي:
تحويل النص إلى كلام
المطور:IndexTeam

IndexTTS-2: تحويل النص إلى كلام متقدم بدون تدريب مسبق مع التحكم في العواطف

IndexTTS2 هو نموذج رائد لتحويل النص إلى كلام (TTS) ذاتي الانحدار بدون تدريب مسبق مصمم لمعالجة تحدي التحكم الدقيق في المدة في أنظمة TTS واسعة النطاق، وهو قيد كبير في تطبيقات مثل دبلجة الفيديو. يقدم طريقة جديدة وعامة للتحكم في مدة الكلام، تدعم وضعين: أحدهما يحدد صراحة عدد الرموز المولدة لمدة دقيقة، والآخر يولد الكلام بحرية بطريقة ذاتية الانحدار. علاوة على ذلك، يحقق IndexTTS2 فصلًا بين التعبير العاطفي وهوية المتحدث، مما يتيح التحكم المستقل في النبرة والعاطفة عبر مطالبات منفصلة. لتعزيز وضوح الكلام في التعبيرات العاطفية العالية، يدمج النموذج تمثيلات GPT الكامنة ويستخدم نموذج تدريب جديد من ثلاث مراحل. لخفض حاجز التحكم العاطفي، يتميز أيضًا بآلية تعليمات ناعمة تعتمد على الأوصاف النصية، تم تطويرها عن طريق الضبط الدقيق لـ Qwen3، لتوجيه توليد الكلام بفعالية بالنبرة العاطفية المطلوبة. تظهر النتائج التجريبية أن IndexTTS2 يتفوق على النماذج الحديثة لتحويل النص إلى كلام بدون تدريب مسبق في معدل خطأ الكلمات، وتشابه المتحدث، ودقة العاطفة عبر مجموعات بيانات متعددة.

المزايا

  • تحكم دقيق في المدة لتطبيقات دبلجة الفيديو.
  • تحكم مستقل في النبرة والتعبير العاطفي.
  • قدرات بدون تدريب مسبق مع مقاييس أداء متفوقة.

العيوب

  • إعداد أكثر تعقيدًا بسبب مجموعة الميزات المتقدمة.
  • متطلبات حاسوبية أعلى للحصول على الأداء الأمثل.

لماذا نحبه

  • يحدث ثورة في تحويل النص إلى كلام من خلال التحكم الدقيق في المدة وفصل العاطفة عن النبرة، مما يجعله مثاليًا لإنتاج الصوت الاحترافي وتطبيقات دبلجة الفيديو.

مقارنة نماذج الذكاء الاصطناعي للصوت

في هذا الجدول، نقارن نماذج توليد الصوت مفتوحة المصدر الرائدة لعام 2025، كل منها يتمتع بنقاط قوة فريدة. للتميز متعدد اللغات، يوفر Fish Speech V1.5 دقة رائدة في الصناعة. للتطبيقات في الوقت الفعلي، يقدم CosyVoice2-0.5B تدفقًا بزمن انتقال منخفض للغاية. للتحكم المتقدم، يوفر IndexTTS-2 قدرات بدون تدريب مسبق مع التحكم في العواطف والمدة. يساعدك هذا العرض جنبًا إلى جنب على اختيار الأداة المناسبة لاحتياجاتك الخاصة في توليد الصوت.

الرقم النموذج المطور النوع الفرعي تسعير SiliconFlowالقوة الأساسية
1Fish Speech V1.5fishaudioتحويل النص إلى كلام15 دولارًا لكل مليون بايت UTF-8دقة رائدة في الصناعة متعددة اللغات
2CosyVoice2-0.5BFunAudioLLMتحويل النص إلى كلام7.15 دولارًا لكل مليون بايت UTF-8تدفق بزمن انتقال منخفض للغاية (150 مللي ثانية)
3IndexTTS-2IndexTeamتحويل النص إلى كلام7.15 دولارًا لكل مليون بايت UTF-8بدون تدريب مسبق مع التحكم في العواطف والمدة

الأسئلة الشائعة

أفضل ثلاثة اختيارات لدينا لعام 2025 هي Fish Speech V1.5، وCosyVoice2-0.5B، وIndexTTS-2. تميز كل من هذه النماذج بابتكاره وأدائه ونهجه الفريد في حل التحديات في تركيب النص إلى كلام، والدعم متعدد اللغات، وقدرات التحكم الصوتي المتقدمة.

يُظهر تحليلنا المتعمق العديد من القادة لاحتياجات مختلفة. Fish Speech V1.5 هو الخيار الأفضل للدقة متعددة اللغات مع درجات أداء رائدة في الصناعة. للتطبيقات في الوقت الفعلي التي تتطلب الحد الأدنى من زمن الانتقال، يتفوق CosyVoice2-0.5B بقدرة تدفق تبلغ 150 مللي ثانية. للتطبيقات الاحترافية التي تحتاج إلى تحكم دقيق، يوفر IndexTTS-2 قدرات بدون تدريب مسبق مع التحكم في العواطف والمدة.

مواضيع مشابهة

الدليل الشامل - أفضل نماذج الصوت مفتوحة المصدر للتعليم في عام 2025 أفضل نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر للبحث العلمي والأوساط الأكاديمية في عام 2025 أفضل نماذج المصادر المفتوحة للوحات القصص المصورة في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي للفن القديم أو العتيق في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج LLM خفيفة الوزن للأجهزة المحمولة في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر للقطاع المالي في 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر لتلوين رسومات الخطوط في عام 2025 أفضل نماذج المصدر المفتوح لتحسين الصوت في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر للمساعدات الصوتية في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج توليد الصور الطبية بالذكاء الاصطناعي في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر للمهام متعددة الوسائط في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج Qwen في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج المصدر المفتوح لتوليف الصوت الغنائي في عام 2025 أفضل نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) للشركات الناشئة في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر للقصص المصورة والمانجا في عام 2025 أسرع نماذج التعرف على الكلام مفتوحة المصدر في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر لتحرير البودكاست في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط للتعليم في عام 2025 الدليل الشامل - أفضل نماذج المصدر المفتوح للنسخ الصوتي في الوقت الفعلي لعام 2025 أفضل نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر للقطاع القانوني في 2025