音声アシスタント向けオープンソースAIモデルとは？
音声アシスタント向けオープンソースAIモデルは、書かれたテキストを自然な音声に変換する特殊なテキスト読み上げ（TTS）システムです。トランスフォーマーや自己回帰モデルのような高度な深層学習アーキテクチャを使用することで、開発者は人間のような音声合成を備えた音声インターフェースを作成できます。この技術により、企業やクリエイターは、これまでにない自由度で会話型AI、多言語音声アプリケーション、アクセシブルな音声ソリューションを構築できます。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、強力な音声技術へのアクセスを民主化し、仮想アシスタントから企業向けコミュニケーションソリューションまで、幅広いアプリケーションを可能にします。
Fish Speech V1.5
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のテキスト読み上げ（TTS）モデルです。英語と中国語で30万時間以上、日本語で10万時間以上のトレーニングデータを持ち、複数の言語をサポートしています。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3.5%のWERと1.2%のCER、中国語の漢字で1.3%のCERという印象的な精度を記録しました。
Fish Speech V1.5：多言語音声合成のリーダー
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のテキスト読み上げ（TTS）モデルです。英語と中国語で30万時間以上、日本語で10万時間以上のトレーニングデータを持ち、複数の言語をサポートしています。TTS Arenaによる独立した評価では、ELOスコア1339という非常に優れたパフォーマンスを発揮しました。このモデルは、英語で単語誤り率（WER）3.5%、文字誤り率（CER）1.2%、中国語の漢字でCER 1.3%を達成しており、多言語音声アシスタントアプリケーションに最適です。
長所
- デュアル自己回帰トランスフォーマーを備えた革新的なDualARアーキテクチャ。
- 優れた多言語サポート（英語、中国語、日本語）。
- TTS ArenaでELOスコア1339を記録したトップクラスのパフォーマンス。
短所
- 他のTTSモデルと比較して高価。
- 最適な実装には技術的な専門知識が必要な場合がある。
私たちが気に入っている理由
- 業界をリードする多言語音声合成を卓越した精度で提供し、グローバルな音声アシスタントアプリケーションに最適です。
CosyVoice2-0.5B
CosyVoice 2は、大規模言語モデルアーキテクチャ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を特徴としています。ストリーミングモードでは150msの超低遅延を実現しつつ、高い合成品質を維持します。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、きめ細かな感情と方言の制御が可能です。中国語（方言を含む）、英語、日本語、韓国語、および多言語シナリオをサポートしています。
CosyVoice2-0.5B：超低遅延ストリーミング音声
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アーキテクチャを簡素化し、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かな制御をサポートしています。
長所
- ストリーミングモードで150msの超低遅延。
- 発音エラー率が30%〜50%削減。
- MOSスコアが5.4から5.53に向上。
短所
- パラメータサイズが小さいため、複雑な音声生成が制限される可能性がある。
- 主にアジア言語向けに最適化されている。
私たちが気に入っている理由
- リアルタイムストリーミング機能と卓越した品質を兼ね備えており、最小限の遅延で応答性の高い音声アシスタントのインタラクションに最適です。
IndexTTS-2
IndexTTS2は、大規模なTTSシステムにおける正確な持続時間制御のために設計された、画期的な自己回帰ゼロショットテキスト読み上げモデルです。感情表現と話者識別の分離制御を特徴とし、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。このモデルはGPT潜在表現を組み込み、テキスト記述に基づく感情制御のためのソフト指示メカニズムを備えた新しい3段階トレーニングパラダイムを利用しています。
IndexTTS-2：ゼロショット感情音声制御
IndexTTS2は、大規模なテキスト読み上げ（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TTSモデルです。音声持続時間制御のための新しい方法を導入し、正確な持続時間のための明示的なトークン指定と自由な自己回帰生成の2つのモードをサポートしています。このモデルは、感情表現と話者識別の分離を実現し、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。GPT潜在表現を組み込み、テキスト記述に基づくソフト指示メカニズムを備えた新しい3段階トレーニングパラダイムを利用して、効果的な感情トーンガイダンスを実現しています。
長所
- ファインチューニング不要のゼロショット機能。
- ビデオダビングなどのアプリケーション向けに正確な持続時間制御。
- 音色と感情表現の独立した制御。
短所
- 出力コストに加えて入力コストが必要。
- 高度な感情制御機能のため、より複雑なセットアップが必要。
私たちが気に入っている理由
- ゼロショット学習と音声特性およびタイミングの正確な制御により、音声アシスタントの感情知能に革命をもたらします。
音声アシスタントAIモデル比較
この表では、2025年の主要なオープンソースAI音声アシスタントモデルを比較します。それぞれが独自の強みを持っています。多言語アプリケーションには、Fish Speech V1.5が卓越した精度を提供します。リアルタイムのインタラクションには、CosyVoice2-0.5Bが超低遅延ストリーミングを提供します。感情的な音声制御には、IndexTTS-2がゼロショット機能を提供します。この並列比較は、音声アシスタントプロジェクト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 | 価格 (SiliconFlow) | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Fish Speech V1.5 | fishaudio | テキスト読み上げ | 100万UTF-8バイトあたり15ドル | 多言語精度リーダー |
| 2 | CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | テキスト読み上げ | 100万UTF-8バイトあたり7.15ドル | 超低遅延ストリーミング |
| 3 | IndexTTS-2 | IndexTeam | テキスト読み上げ | 100万UTF-8バイトあたり7.15ドル | ゼロショット感情制御 |
よくある質問
2025年のトップ3は、Fish Speech V1.5、CosyVoice2-0.5B、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音声アシスタント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、さまざまなニーズに応じて異なるリーダーがいます。Fish Speech V1.5は、言語間で高い精度を必要とする多言語音声アシスタントに最適です。CosyVoice2-0.5Bは、最小限の遅延を必要とするリアルタイムの会話型アシスタントに最適です。IndexTTS-2は、インタラクティブなストーリーテリングや高度な顧客サービスボットなど、感情知能と正確な持続時間制御を必要とするアプリケーションで優れています。