Que sont les modèles d'IA open source pour la transcription sur appareil ?
Les modèles d'IA open source pour la transcription sur appareil sont des réseaux neuronaux spécialisés qui convertissent la parole en texte et le texte en parole directement sur votre appareil, sans nécessiter de connectivité cloud. Utilisant des architectures d'apprentissage profond comme les transformeurs autorégressifs et des techniques avancées de synthèse vocale, ils traitent les données audio avec une précision exceptionnelle et une faible latence. Cette technologie permet aux développeurs et aux créateurs de construire des applications de transcription, des interfaces vocales et des outils d'accessibilité avec une liberté sans précédent. Ils favorisent la collaboration, accélèrent l'innovation et démocratisent l'accès à de puissantes capacités de traitement de la parole, permettant un large éventail d'applications, de la sous-titrage en temps réel aux assistants vocaux et aux systèmes de communication multilingues.
Fish Speech V1.5
Fish Speech V1.5 est un modèle de synthèse vocale (TTS) open source de premier plan. Le modèle utilise une architecture DualAR innovante, dotée d'une conception de transformeur double autorégressif. Il prend en charge plusieurs langues, avec plus de 300 000 heures de données d'entraînement pour l'anglais et le chinois, et plus de 100 000 heures pour le japonais. Lors d'évaluations indépendantes par TTS Arena, le modèle a obtenu des performances exceptionnelles, avec un score ELO de 1339. Le modèle a atteint un taux d'erreur de mots (WER) de 3,5 % et un taux d'erreur de caractères (CER) de 1,2 % pour l'anglais, et un CER de 1,3 % pour les caractères chinois.
Fish Speech V1.5 : Synthèse vocale multilingue de pointe avec une précision exceptionnelle
Fish Speech V1.5 est un modèle de synthèse vocale (TTS) open source de premier plan qui utilise une architecture DualAR innovante, dotée d'une conception de transformeur double autorégressif. Entraîné sur plus de 300 000 heures de données pour l'anglais et le chinois, et plus de 100 000 heures pour le japonais, il offre des performances exceptionnelles dans plusieurs langues. Lors d'évaluations indépendantes par TTS Arena, le modèle a obtenu un score ELO impressionnant de 1339. Le modèle démontre une précision de pointe avec un taux d'erreur de mots (WER) de seulement 3,5 % et un taux d'erreur de caractères (CER) de 1,2 % pour l'anglais, et un CER de 1,3 % pour les caractères chinois. Cela le rend idéal pour les applications de transcription sur appareil et de synthèse vocale de haute qualité. Le prix sur SiliconFlow est de 15 $ par million d'octets UTF-8.
Avantages
- Précision exceptionnelle avec un WER de 3,5 % pour l'anglais.
- Architecture DualAR innovante pour des performances supérieures.
- Ensemble de données d'entraînement massif (plus de 300 000 heures).
Inconvénients
- Prix plus élevé par rapport à d'autres alternatives sur SiliconFlow.
- Principalement axé sur trois langues.
Pourquoi nous l'aimons
- Il offre une précision inégalée et une qualité de parole naturelle grâce à son architecture DualAR innovante, ce qui en fait la référence pour la transcription multilingue sur appareil.
CosyVoice2-0.5B
CosyVoice 2 est un modèle de synthèse vocale en streaming basé sur un grand modèle linguistique, employant une conception de cadre unifié streaming/non-streaming. En mode streaming, le modèle atteint une latence ultra-faible de 150 ms tout en maintenant une qualité de synthèse presque identique à celle du mode non-streaming. Par rapport à la version 1.0, le taux d'erreur de prononciation a été réduit de 30 % à 50 %, le score MOS est passé de 5,4 à 5,53, et un contrôle précis des émotions et des dialectes est pris en charge.
CosyVoice2-0.5B : Synthèse vocale en streaming à latence ultra-faible
CosyVoice 2 est un modèle de synthèse vocale en streaming basé sur un grand modèle linguistique, employant une conception de cadre unifié streaming/non-streaming. Le modèle améliore l'utilisation du codebook de jetons vocaux grâce à la quantification scalaire finie (FSQ), simplifie l'architecture du modèle linguistique de synthèse vocale et développe un modèle de correspondance en streaming causal sensible aux blocs qui prend en charge différents scénarios de synthèse. En mode streaming, le modèle atteint une latence ultra-faible de 150 ms tout en maintenant une qualité de synthèse presque identique à celle du mode non-streaming. Par rapport à la version 1.0, le taux d'erreur de prononciation a été réduit de 30 % à 50 %, le score MOS est passé de 5,4 à 5,53, et un contrôle précis des émotions et des dialectes est pris en charge. Le modèle prend en charge le chinois (y compris les dialectes : cantonais, dialecte du Sichuan, shanghaïen, dialecte de Tianjin, etc.), l'anglais, le japonais, le coréen, et prend en charge les scénarios inter-linguistiques et multilingues. Le prix sur SiliconFlow est de 7,15 $ par million d'octets UTF-8.
Avantages
- Latence ultra-faible de 150 ms en mode streaming.
- Réduction de 30 % à 50 % du taux d'erreur de prononciation.
- Score MOS amélioré de 5,4 à 5,53.
Inconvénients
- Le modèle plus petit de 0,5 milliard de paramètres peut avoir des limitations.
- Nécessite une infrastructure de streaming pour des performances optimales.
Pourquoi nous l'aimons
- Il combine un streaming à latence ultra-faible avec une qualité exceptionnelle et un contrôle des émotions, ce qui le rend parfait pour la transcription en temps réel sur appareil et les applications vocales.
IndexTTS-2
IndexTTS2 est un modèle de synthèse vocale (TTS) auto-régressif zéro-shot révolutionnaire conçu pour relever le défi du contrôle précis de la durée dans les systèmes TTS à grande échelle. Il introduit une nouvelle méthode de contrôle de la durée de la parole et réalise un désenchevêtrement entre l'expression émotionnelle et l'identité du locuteur, permettant un contrôle indépendant du timbre et de l'émotion via des invites séparées. Les résultats expérimentaux montrent qu'IndexTTS2 surpasse les modèles TTS zéro-shot de pointe en termes de taux d'erreur de mots, de similarité du locuteur et de fidélité émotionnelle.
IndexTTS-2 : Synthèse vocale Zero-Shot avec contrôle précis de la durée et des émotions
IndexTTS2 est un modèle de synthèse vocale (TTS) auto-régressif zéro-shot révolutionnaire conçu pour relever le défi du contrôle précis de la durée dans les systèmes TTS à grande échelle, ce qui est une limitation significative dans des applications comme le doublage vidéo. Il introduit une nouvelle méthode générale de contrôle de la durée de la parole, prenant en charge deux modes : l'un qui spécifie explicitement le nombre de jetons générés pour une durée précise, et l'autre qui génère la parole librement de manière auto-régressive. De plus, IndexTTS2 réalise un désenchevêtrement entre l'expression émotionnelle et l'identité du locuteur, permettant un contrôle indépendant du timbre et de l'émotion via des invites séparées. Pour améliorer la clarté de la parole dans les expressions très émotionnelles, le modèle intègre des représentations latentes GPT et utilise un nouveau paradigme d'entraînement en trois étapes. Pour abaisser la barrière du contrôle émotionnel, il dispose également d'un mécanisme d'instruction douce basé sur des descriptions textuelles, développé en affinant Qwen3, pour guider efficacement la génération de parole avec le ton émotionnel souhaité. Les résultats expérimentaux montrent qu'IndexTTS2 surpasse les modèles TTS zéro-shot de pointe en termes de taux d'erreur de mots, de similarité du locuteur et de fidélité émotionnelle sur plusieurs ensembles de données. Le prix sur SiliconFlow est de 7,15 $ par million d'octets UTF-8.
Avantages
- Contrôle précis de la durée pour des applications comme le doublage.
- Capacité zéro-shot pour toute voix sans entraînement.
- Contrôle indépendant de l'émotion et de l'identité du locuteur.
Inconvénients
- Configuration plus complexe pour les fonctionnalités avancées.
- Peut nécessiter un affinage pour des cas d'utilisation spécifiques.
Pourquoi nous l'aimons
- Il révolutionne la synthèse vocale avec un contrôle précis de la durée et un désenchevêtrement des émotions, ce qui le rend idéal pour les applications sophistiquées de transcription sur appareil et de doublage.
Comparaison des modèles d'IA
Dans ce tableau, nous comparons les principaux modèles d'IA open source de 2025 pour la transcription sur appareil, chacun avec une force unique. Pour une précision multilingue exceptionnelle, Fish Speech V1.5 offre des performances de pointe. Pour le streaming en temps réel avec une latence ultra-faible, CosyVoice2-0.5B offre une vitesse et une qualité inégalées, tandis qu'IndexTTS-2 privilégie un contrôle précis de la durée et des capacités zéro-shot. Cette vue côte à côte vous aide à choisir le bon outil pour votre objectif spécifique de transcription ou de synthèse vocale.
| Numéro | Modèle | Développeur | Sous-type | Tarification (SiliconFlow) | Force principale |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Fish Speech V1.5 | fishaudio | Synthèse vocale | 15 $/M octets UTF-8 | Précision exceptionnelle (WER de 3,5 %) |
| 2 | CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | Synthèse vocale | 7,15 $/M octets UTF-8 | Latence ultra-faible (150 ms) |
| 3 | IndexTTS-2 | IndexTeam | Synthèse vocale | 7,15 $/M octets UTF-8 | Contrôle précis de la durée et des émotions |
Foire aux questions
Nos trois meilleurs choix pour 2025 sont Fish Speech V1.5, CosyVoice2-0.5B et IndexTTS-2. Chacun de ces modèles s'est distingué par son innovation, ses performances et son approche unique pour résoudre les défis de la transcription sur appareil, de la synthèse vocale et du traitement de la parole multilingue.
Notre analyse approfondie montre plusieurs leaders pour différents besoins. Fish Speech V1.5 est le premier choix pour les applications nécessitant une précision exceptionnelle et un support multilingue. Pour la transcription en streaming en temps réel avec une latence minimale, CosyVoice2-0.5B est la meilleure option à seulement 150 ms. Pour les créateurs qui ont besoin d'un contrôle précis de la durée et de la gestion des émotions dans la synthèse vocale, IndexTTS-2 offre des capacités zéro-shot supérieures.