¿Qué son los Modelos Pequeños de Texto a Voz?
Los modelos pequeños de texto a voz son sistemas de IA compactos especializados en convertir texto escrito en voz con sonido natural con requisitos computacionales mínimos. Utilizando arquitecturas eficientes de aprendizaje profundo, generan una salida de voz de alta calidad manteniendo una baja latencia y un bajo uso de recursos. Esta tecnología permite a los desarrolladores y creadores integrar la síntesis de voz en aplicaciones con una facilidad y asequibilidad sin precedentes. Fomentan la innovación, aceleran la implementación y democratizan el acceso a potentes herramientas de síntesis de voz, permitiendo una amplia gama de aplicaciones, desde asistentes virtuales hasta soluciones de accesibilidad y creación de contenido.
FunAudioLLM/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 para streaming y no streaming. El modelo mejora la utilización del libro de códigos de tokens de voz mediante la cuantización escalar finita (FSQ). En modo streaming, el modelo alcanza una latencia ultrabaja de 150 ms manteniendo 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 en un 30%-50%, la puntuación MOS ha mejorado de 5.4 a 5.53, y admite un control detallado de las emociones y los dialectos.
FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B: TTS 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 para streaming y no streaming. El modelo mejora la utilización del libro de códigos de tokens de voz mediante la cuantización escalar finita (FSQ), simplifica la arquitectura del modelo de lenguaje de texto a voz y desarrolla un modelo de coincidencia causal en streaming consciente de los fragmentos que admite diferentes escenarios de síntesis. En modo streaming, el modelo alcanza una latencia ultrabaja de 150 ms manteniendo 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 en un 30%-50%, la puntuación MOS ha mejorado de 5.4 a 5.53, y admite un control detallado de las emociones y los dialectos. El modelo es compatible con chino (incluidos dialectos: cantonés, dialecto de Sichuan, shanghainés, dialecto de Tianjin, etc.), inglés, japonés, coreano, y admite escenarios multilingües y de idiomas mixtos. Con solo 0.5B de parámetros, ofrece una eficiencia excepcional para aplicaciones en tiempo real. Precio en SiliconFlow: $7.15/M 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
- Puede requerir ajuste fino para casos de uso específicos.
- La complejidad del control de emociones puede tener una curva de aprendizaje.
Por Qué Nos Encanta
- Ofrece síntesis de voz de alta calidad en tiempo real con latencia ultrabaja, al tiempo que admite múltiples idiomas y dialectos, todo en un paquete compacto de 0.5B parámetros, perfecto para implementaciones con recursos limitados.
fishaudio/fish-speech-1.5
Fish Speech V1.5 es un modelo de texto a voz (TTS) de código abierto líder que emplea una innovadora arquitectura DualAR con un diseño de transformador autorregresivo dual. Admite múltiples idiomas, con más de 300,000 horas de datos de entrenamiento para inglés y chino, y más de 100,000 horas para japonés. En evaluaciones independientes de TTS Arena, el modelo tuvo un rendimiento excepcional, con una puntuación ELO de 1339.
fishaudio/fish-speech-1.5: TTS Multilingüe de Primer Nivel
Fish Speech V1.5 es un modelo de texto a voz (TTS) de código abierto líder. El modelo emplea una innovadora arquitectura DualAR, con un diseño de transformador autorregresivo dual. Admite múltiples idiomas, con más de 300,000 horas de datos de entrenamiento para inglés y chino, y más de 100,000 horas para japonés. En evaluaciones independientes de TTS Arena, el modelo tuvo un rendimiento excepcional, con una puntuación ELO de 1339. El modelo alcanzó una tasa de error de palabra (WER) del 3.5% y una tasa de error de carácter (CER) del 1.2% para inglés, y una CER del 1.3% para caracteres chinos. Esta combinación de extensos datos de entrenamiento y una arquitectura innovadora lo convierte en uno de los modelos TTS pequeños más fiables disponibles. Precio en SiliconFlow: $15/M de bytes UTF-8.
Ventajas
- Clasificado en primer lugar con una puntuación ELO de 1339 en TTS Arena.
- Innovadora arquitectura DualAR para una calidad superior.
- Más de 300,000 horas de datos de entrenamiento en inglés y chino.
Desventajas
- Precio más alto en comparación con otros modelos pequeños.
- Puede requerir más recursos computacionales que las alternativas ultracompactas.
Por Qué Nos Encanta
- Es el modelo TTS de código abierto mejor clasificado con una precisión excepcional en múltiples idiomas, respaldado por datos de entrenamiento masivos y una innovadora arquitectura autorregresiva dual.
IndexTeam/IndexTTS-2
IndexTTS2 es un innovador modelo de Texto a Voz (TTS) autorregresivo y zero-shot diseñado para abordar el desafío del control preciso de la duración en sistemas TTS a gran escala. Admite dos modos: uno que especifica explícitamente el número de tokens generados para una duración precisa, y otro que genera el habla libremente. El modelo 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 prompts separados.
IndexTeam/IndexTTS-2: Control Preciso de Duración y Excelencia Zero-Shot
IndexTTS2 es un innovador modelo de Texto a Voz (TTS) autorregresivo y zero-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, admitiendo 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 prompts separados. Para mejorar la claridad del habla en expresiones muy 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 cuenta con un mecanismo de instrucción suave basado en descripciones de texto, desarrollado mediante el ajuste fino de Qwen3, para guiar eficazmente la generación de habla con el tono emocional deseado. Los resultados experimentales muestran que IndexTTS2 supera a los modelos TTS zero-shot de última generación en tasa de error de palabra, similitud del hablante y fidelidad emocional en múltiples conjuntos de datos. Precio en SiliconFlow: $7.15/M de bytes UTF-8 tanto para entrada como para salida.
Ventajas
- Control preciso de la duración para aplicaciones de doblaje de video.
- Clonación de voz zero-shot sin entrenamiento adicional.
- Control independiente del timbre y la emoción.
Desventajas
- Configuración más compleja para funciones avanzadas.
- Puede requerir comprender el funcionamiento en modo dual.
Por Qué Nos Encanta
- Revoluciona el TTS con un control preciso de la duración y capacidades zero-shot, perfecto para el doblaje de video y aplicaciones que requieren un control independiente de la emoción y las características de la voz.
Comparación de Modelos TTS
En esta tabla, comparamos los principales modelos pequeños de texto a voz de 2025, cada uno con una fortaleza única. Para streaming de latencia ultrabaja, FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B ofrece un rendimiento excepcional en tiempo real. Para una calidad multilingüe de primer nivel, fishaudio/fish-speech-1.5 ofrece una precisión líder en la industria. Para un control preciso de la duración y la clonación de voz zero-shot, IndexTeam/IndexTTS-2 proporciona capacidades innovadoras. Esta vista comparativa te ayuda a elegir la herramienta adecuada para tu objetivo específico de síntesis de voz.
| Número | Modelo | Desarrollador | Tipo de Modelo | Precio (SiliconFlow) | Fortaleza Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | Texto a Voz | $7.15/M de bytes UTF-8 | Latencia ultrabaja de 150 ms |
| 2 | fishaudio/fish-speech-1.5 | fishaudio | Texto a Voz | $15/M de bytes UTF-8 | ELO de 1339, el más alto |
| 3 | IndexTeam/IndexTTS-2 | IndexTeam | Texto a Voz | $7.15/M de bytes UTF-8 | Control preciso de la duración |
Preguntas Frecuentes
Nuestras tres mejores selecciones para 2025 son FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B, fishaudio/fish-speech-1.5 e IndexTeam/IndexTTS-2. Cada uno de estos modelos destacó por su innovación, eficiencia y enfoque único para resolver desafíos en la síntesis de texto a voz, manteniendo tamaños de modelo pequeños adecuados para la implementación en el mundo real.
Nuestro análisis en profundidad muestra varios líderes para diferentes necesidades. FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B es la mejor opción para aplicaciones de streaming en tiempo real que requieren una latencia ultrabaja. Para los creadores que necesitan la más alta calidad de síntesis multilingüe con un rendimiento probado en benchmarks, fishaudio/fish-speech-1.5 es la mejor opción. Para el doblaje de video y aplicaciones que requieren un control preciso de la duración y la clonación de voz zero-shot, IndexTeam/IndexTTS-2 destaca por sus capacidades innovadoras.