吹き替え用オープンソースAIモデルとは？
吹き替え用オープンソースAIモデルは、テキストスクリプトから自然な音声を作成するために設計された、特殊なテキスト読み上げ（TTS）システムです。デュアル自己回帰トランスフォーマーやストリーミング合成モデルのような高度な深層学習アーキテクチャを使用して、書かれた対話をビデオ吹き替えアプリケーション用の同期された音声に変換します。これらのモデルは、複数の言語、正確な持続時間制御、感情表現制御をサポートしており、プロの吹き替えワークフローに不可欠な機能です。これらはコラボレーションを促進し、イノベーションを加速し、強力な音声合成ツールへのアクセスを民主化し、インディーズ映画の吹き替えから大規模な多言語コンテンツのローカライズまで、あらゆることを可能にします。
fishaudio/fish-speech-1.5
Fish Speech V1.5は、デュアル自己回帰トランスフォーマー設計の革新的なDualARアーキテクチャを採用した、主要なオープンソーステキスト読み上げ（TTS）モデルです。英語と中国語で30万時間以上、日本語で10万時間以上の学習データを持ち、複数の言語をサポートしています。独立したTTS Arenaの評価では、1339という優れたELOスコアを達成し、英語では3.5%のWERと1.2%のCERという印象的な精度を記録しました。
fishaudio/fish-speech-1.5: 多言語TTSの卓越性
Fish Speech V1.5は、デュアル自己回帰トランスフォーマー設計を特徴とする革新的なDualARアーキテクチャを採用した、主要なオープンソーステキスト読み上げ（TTS）モデルです。このモデルは複数の言語をサポートしており、英語と中国語で30万時間以上、日本語で10万時間以上の学習データを使用しています。TTS Arenaによる独立した評価では、このモデルは1339という非常に優れたELOスコアを記録しました。英語では単語誤り率（WER）3.5%、文字誤り率（CER）1.2%を達成し、中国語の文字ではCER 1.3%を達成しました。
長所
- TTS Arena評価で1339という優れたELOスコア。
- 豊富な学習データによる多言語サポート。
- 低いエラー率：英語でWER 3.5%、CER 1.2%。
短所
- SiliconFlowからの価格が$15/M UTF-8バイトと高め。
- 主要言語が3つ（英語、中国語、日本語）に限定される。
おすすめの理由
- 実績のあるパフォーマンス指標と豊富な学習データにより、優れた多言語吹き替え品質を提供し、プロの吹き替えワークフローに最適です。
FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B
CosyVoice 2は、大規模言語モデルに基づくストリーミング音声合成モデルで、統一されたストリーミング/非ストリーミングフレームワーク設計を採用しています。ストリーミングモードでは150msの超低遅延を実現しつつ、合成品質を維持します。このモデルは、発音エラー率を30%〜50%削減し、MOSスコアを5.4から5.53に向上させ、中国語、英語、日本語、韓国語にわたる感情や方言のきめ細やかな制御をサポートしています。
FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B: リアルタイム吹き替えの強力な味方
CosyVoice 2は、大規模言語モデルに基づくストリーミング音声合成モデルで、統一されたストリーミング/非ストリーミングフレームワーク設計を採用しています。このモデルは、有限スカラー量子化（FSQ）を通じて音声トークンコードブックの利用を強化し、テキスト読み上げ言語モデルのアーキテクチャを簡素化し、異なる合成シナリオをサポートするチャンク認識型因果ストリーミングマッチングモデルを開発しています。ストリーミングモードでは、非ストリーミングモードとほぼ同じ合成品質を維持しながら、150msの超低遅延を実現します。バージョン1.0と比較して、発音エラー率は30%〜50%削減され、MOSスコアは5.4から5.53に向上し、感情や方言のきめ細やかな制御がサポートされています。このモデルは、中国語（方言：広東語、四川方言、上海語、天津方言などを含む）、英語、日本語、韓国語をサポートし、異言語間および混合言語のシナリオにも対応しています。
長所
- リアルタイム吹き替えのための150msの超低遅延。
- 発音エラー率を30%〜50%削減。
- MOSスコアが5.4から5.53に向上。
短所
- 大規模な代替モデルと比較して、0.5Bパラメータと小規模。
- 専門の感情モデルと比較して、感情制御が限定的。
おすすめの理由
- 超低遅延と広範な方言サポートにより、リアルタイム吹き替えアプリケーションに優れており、ライブ吹き替えやストリーミングシナリオに最適です。
IndexTeam/IndexTTS-2
IndexTTS2は、正確な持続時間制御を伴うビデオ吹き替えアプリケーションのために特別に設計された、画期的なゼロショットテキスト読み上げモデルです。感情表現と話者識別の分離制御を特徴とし、音色と感情を独立して制御できます。このモデルはGPT潜在表現を組み込み、新しい3段階トレーニングパラダイムを利用することで、単語誤り率、話者類似性、感情の忠実度において最先端のゼロショットTTSモデルを凌駕します。
IndexTeam/IndexTTS-2: プロフェッショナルな吹き替え制御
IndexTTS2は、ビデオ吹き替えのようなアプリケーションにおける大きな制約である、大規模TTSシステムにおける正確な持続時間制御の課題に対処するために設計された、画期的な自己回帰ゼロショットテキスト読み上げ（TTS）モデルです。音声持続時間制御のための新しい汎用的な方法を導入し、2つのモードをサポートします。1つは正確な持続時間のために生成されるトークンの数を明示的に指定するモード、もう1つは自己回帰的に自由に音声を生成するモードです。さらに、IndexTTS2は感情表現と話者識別の分離を達成し、個別のプロンプトを介して音色と感情を独立して制御できます。非常に感情的な表現における音声の明瞭度を高めるために、このモデルはGPT潜在表現を組み込み、新しい3段階トレーニングパラダイムを利用しています。実験結果は、IndexTTS2が複数のデータセットにおいて、単語誤り率、話者類似性、感情の忠実度で最先端のゼロショットTTSモデルを凌駕することを示しています。
長所
- ビデオ吹き替えに特化した正確な持続時間制御。
- 感情表現と話者識別の分離制御。
- 話者固有のトレーニングが不要なゼロショット機能。
短所
- 高度な制御機能のため、セットアップがより複雑。
- ゼロショット合成にはより高い計算要件が必要。
おすすめの理由
- ビデオ吹き替えにおける正確な持続時間制御という重要な課題を解決し、前例のない感情と音声の制御を提供するため、プロの吹き替えスタジオにとって理想的な選択肢です。
AI吹き替えモデル比較
この表では、2025年の主要なオープンソースAI吹き替えモデルを比較します。それぞれがプロフェッショナルな音声合成のための独自の強みを持っています。多言語の卓越性には、fishaudio/fish-speech-1.5が最高の精度を提供します。リアルタイム吹き替えには、FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5Bが超低遅延ストリーミングを提供します。正確なビデオ吹き替え制御には、IndexTeam/IndexTTS-2が持続時間制御と感情の分離を提供します。この並列比較は、特定の吹き替えワークフローに最適なモデルを選択するのに役立ちます。
| 番号 | モデル | 開発元 | サブタイプ | SiliconFlow価格 | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | fishaudio/fish-speech-1.5 | fishaudio | テキスト読み上げ | $15/M UTF-8 bytes | 多言語精度リーダー |
| 2 | FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | テキスト読み上げ | $7.15/M UTF-8 bytes | 超低遅延ストリーミング |
| 3 | IndexTeam/IndexTTS-2 | IndexTeam | テキスト読み上げ | $7.15/M UTF-8 bytes | 正確な吹き替え持続時間制御 |
よくある質問
2025年のトップ3は、fishaudio/fish-speech-1.5、FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B、IndexTeam/IndexTTS-2です。これらのモデルはそれぞれ、テキスト読み上げ合成とプロフェッショナルな吹き替えアプリケーションにおける課題解決への革新性、パフォーマンス、独自のアプローチで際立っていました。
私たちの分析によると、さまざまな吹き替えニーズに対して異なるリーダーが存在します。fishaudio/fish-speech-1.5は、実績のある精度指標で多言語吹き替えに優れています。FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5Bは、150msの遅延でリアルタイム吹き替えに理想的です。IndexTeam/IndexTTS-2は、正確な持続時間制御と感情表現管理が必要なプロのビデオ吹き替えに最適です。