¿Qué son los Modelos de IA de Código Abierto para Transcripción en Dispositivo?
Los modelos de IA de código abierto para transcripción en dispositivo son redes neuronales especializadas que convierten voz a texto y texto a voz directamente en su dispositivo, sin requerir conectividad a la nube. Utilizando arquitecturas de aprendizaje profundo como transformadores autorregresivos y técnicas avanzadas de síntesis de voz, procesan datos de audio con una precisión excepcional y baja latencia. Esta tecnología permite a desarrolladores y creadores construir aplicaciones de transcripción, interfaces de voz y herramientas de accesibilidad con una libertad sin precedentes. Fomentan la colaboración, aceleran la innovación y democratizan el acceso a potentes capacidades de procesamiento de voz, permitiendo una amplia gama de aplicaciones, desde subtítulos en tiempo real hasta asistentes de voz y sistemas de comunicación multilingües.
Fish Speech V1.5
Fish Speech V1.5 es un modelo líder de texto a voz (TTS) de código abierto. El modelo emplea una innovadora arquitectura DualAR, que presenta un diseño de transformador autorregresivo dual. Admite múltiples idiomas, con más de 300,000 horas de datos de entrenamiento tanto para inglés como para chino, y más de 100,000 horas para japonés. En evaluaciones independientes realizadas por TTS Arena, el modelo tuvo un rendimiento excepcionalmente bueno, con una puntuación ELO de 1339. El modelo logró una tasa de error de palabras (WER) del 3.5% y una tasa de error de caracteres (CER) del 1.2% para inglés, y una CER del 1.3% para caracteres chinos.
Fish Speech V1.5: TTS Multilingüe Líder con Precisión Excepcional
Fish Speech V1.5 es un modelo líder de texto a voz (TTS) de código abierto que emplea una innovadora arquitectura DualAR, que presenta un diseño de transformador autorregresivo dual. Entrenado con más de 300,000 horas de datos para inglés y chino, y más de 100,000 horas para japonés, ofrece un rendimiento excepcional en múltiples idiomas. En evaluaciones independientes realizadas por TTS Arena, el modelo logró una impresionante puntuación ELO de 1339. El modelo demuestra una precisión líder en la industria con una tasa de error de palabras (WER) de solo 3.5% y una tasa de error de caracteres (CER) de 1.2% para inglés, y una CER de 1.3% para caracteres chinos. Esto lo hace ideal para aplicaciones de transcripción en dispositivo y síntesis de voz de alta calidad. El precio en SiliconFlow es de $15 por millón de bytes UTF-8.
Ventajas
- Precisión excepcional con 3.5% WER para inglés.
- Innovadora arquitectura DualAR para un rendimiento superior.
- Enorme conjunto de datos de entrenamiento (más de 300,000 horas).
Desventajas
- Precio más alto en comparación con otras alternativas en SiliconFlow.
- Se enfoca principalmente en tres idiomas.
Por Qué Nos Encanta
- Ofrece una precisión inigualable y una calidad de voz natural a través de su innovadora arquitectura DualAR, lo que lo convierte en el estándar de oro para la transcripción multilingüe en dispositivo.
CosyVoice2-0.5B
CosyVoice 2 es un modelo de síntesis de voz en streaming basado en un modelo de lenguaje grande, que emplea un diseño de marco unificado de streaming/no streaming. En modo streaming, el modelo logra una latencia ultrabaja de 150 ms mientras mantiene una calidad de síntesis casi idéntica a la del modo no streaming. En comparación con la versión 1.0, la tasa de error de pronunciación se ha reducido entre un 30% y un 50%, la puntuación MOS ha mejorado de 5.4 a 5.53, y se admite un control granular sobre las emociones y los dialectos.
CosyVoice2-0.5B: Síntesis de Voz en Streaming de Latencia Ultrabaja
CosyVoice 2 es un modelo de síntesis de voz en streaming basado en un modelo de lenguaje grande, que emplea un diseño de marco unificado de streaming/no streaming. El modelo mejora la utilización del libro de códigos de tokens de voz a través de la cuantificación escalar finita (FSQ), simplifica la arquitectura del modelo de lenguaje de texto a voz y desarrolla un modelo de coincidencia de streaming causal consciente de fragmentos que admite diferentes escenarios de síntesis. En modo streaming, el modelo logra una latencia ultrabaja de 150 ms mientras mantiene una calidad de síntesis casi idéntica a la del modo no streaming. En comparación con la versión 1.0, la tasa de error de pronunciación se ha reducido entre un 30% y un 50%, la puntuación MOS ha mejorado de 5.4 a 5.53, y se admite un control granular sobre las emociones y los dialectos. El modelo admite chino (incluidos dialectos: cantonés, dialecto de Sichuan, shanghainés, dialecto de Tianjin, etc.), inglés, japonés, coreano, y admite escenarios multilingües y de idiomas mixtos. El precio en SiliconFlow es de $7.15 por millón de bytes UTF-8.
Ventajas
- Latencia ultrabaja de 150 ms en modo streaming.
- Reducción del 30%-50% en la tasa de error de pronunciación.
- Puntuación MOS mejorada de 5.4 a 5.53.
Desventajas
- El modelo más pequeño de 0.5B parámetros puede tener limitaciones.
- Requiere infraestructura de streaming para un rendimiento óptimo.
Por Qué Nos Encanta
- Combina streaming de latencia ultrabaja con una calidad excepcional y control emocional, lo que lo hace perfecto para la transcripción en dispositivo en tiempo real y aplicaciones de voz.
IndexTTS-2
IndexTTS2 es un innovador modelo de texto a voz (TTS) autorregresivo de cero-shot diseñado para abordar el desafío del control preciso de la duración en sistemas TTS a gran escala. Introduce un método novedoso para el control de la duración del habla y logra el desacoplamiento entre la expresión emocional y la identidad del hablante, permitiendo un control independiente sobre el timbre y la emoción a través de indicaciones separadas. Los resultados experimentales muestran que IndexTTS2 supera a los modelos TTS de cero-shot de última generación en tasa de error de palabras, similitud del hablante y fidelidad emocional.
IndexTTS-2: TTS de Cero-Shot con Control Preciso de Duración y Emoción
IndexTTS2 es un innovador modelo de texto a voz (TTS) autorregresivo de cero-shot diseñado para abordar el desafío del control preciso de la duración en sistemas TTS a gran escala, lo cual es una limitación significativa en aplicaciones como el doblaje de video. Introduce un método novedoso y general para el control de la duración del habla, que admite dos modos: uno que especifica explícitamente el número de tokens generados para una duración precisa, y otro que genera el habla libremente de manera autorregresiva. Además, IndexTTS2 logra el desacoplamiento entre la expresión emocional y la identidad del hablante, permitiendo un control independiente sobre el timbre y la emoción a través de indicaciones separadas. Para mejorar la claridad del habla en expresiones altamente emocionales, el modelo incorpora representaciones latentes de GPT y utiliza un novedoso paradigma de entrenamiento de tres etapas. Para reducir la barrera del control emocional, también presenta un mecanismo de instrucción suave basado en descripciones de texto, desarrollado mediante el ajuste fino de Qwen3, para guiar eficazmente la generación del habla con el tono emocional deseado. Los resultados experimentales muestran que IndexTTS2 supera a los modelos TTS de cero-shot de última generación en tasa de error de palabras, similitud del hablante y fidelidad emocional en múltiples conjuntos de datos. El precio en SiliconFlow es de $7.15 por millón de bytes UTF-8.
Ventajas
- Control preciso de la duración para aplicaciones como el doblaje.
- Capacidad de cero-shot para cualquier voz sin entrenamiento.
- Control independiente sobre la emoción y la identidad del hablante.
Desventajas
- Configuración más compleja para funciones avanzadas.
- Puede requerir ajuste fino para casos de uso específicos.
Por Qué Nos Encanta
- Revoluciona la síntesis de voz con un control preciso de la duración y el desacoplamiento emocional, lo que lo hace ideal para aplicaciones sofisticadas de transcripción y doblaje en dispositivo.
Comparación de Modelos de IA
En esta tabla, comparamos los principales modelos de IA de código abierto de 2025 para transcripción en dispositivo, cada uno con una fortaleza única. Para una precisión multilingüe excepcional, Fish Speech V1.5 ofrece un rendimiento líder en la industria. Para streaming en tiempo real con latencia ultrabaja, CosyVoice2-0.5B ofrece una velocidad y calidad inigualables, mientras que IndexTTS-2 prioriza el control preciso de la duración y las capacidades de cero-shot. Esta vista comparativa le ayuda a elegir la herramienta adecuada para su objetivo específico de transcripción o síntesis de voz.
| Número | Modelo | Desarrollador | Subtipo | Precios (SiliconFlow) | Fortaleza Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Fish Speech V1.5 | fishaudio | Texto a Voz | $15/M bytes UTF-8 | Precisión excepcional (3.5% WER) |
| 2 | CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | Texto a Voz | $7.15/M bytes UTF-8 | Latencia ultrabaja (150ms) |
| 3 | IndexTTS-2 | IndexTeam | Texto a Voz | $7.15/M bytes UTF-8 | Control preciso de duración y emoción |
Preguntas Frecuentes
Nuestras tres mejores selecciones para 2025 son Fish Speech V1.5, CosyVoice2-0.5B e IndexTTS-2. Cada uno de estos modelos destacó por su innovación, rendimiento y enfoque único para resolver desafíos en la transcripción en dispositivo, la síntesis de texto a voz y el procesamiento de voz multilingüe.
Nuestro análisis en profundidad muestra varios líderes para diferentes necesidades. Fish Speech V1.5 es la mejor opción para aplicaciones que requieren una precisión excepcional y soporte multilingüe. Para la transcripción en streaming en tiempo real con una latencia mínima, CosyVoice2-0.5B es la mejor opción con solo 150 ms. Para los creadores que necesitan un control preciso de la duración y la gestión de emociones en la síntesis de voz, IndexTTS-2 ofrece capacidades superiores de cero-shot.