多言語音声認識のためのオープンソースモデルとは？
多言語音声認識のためのオープンソースモデルは、複数の言語や方言にわたって音声を理解、処理、生成するために設計された専門的なAIシステムです。これらのモデルは、デュアル自己回帰トランスフォーマーのような高度な深層学習アーキテクチャを使用して、テキストを自然な響きの音声に変換したり、話された言語を高精度で認識したりします。クロスリンガル合成、方言認識、混合言語処理など、多様な言語シナリオをサポートします。この技術は、強力な多言語音声機能へのアクセスを民主化し、開発者がグローバルな聴衆向けの包括的なアプリケーションを作成できるようにするとともに、音声AI研究における協力と革新を促進します。
Fish Speech V1.5
Fish Speech V1.5は、革新的なDualARアーキテクチャ（デュアル自己回帰トランスフォーマー設計）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で複数の言語をサポートしています。TTS Arenaの評価では、1339という卓越した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という驚異的な精度率を記録しました。
Fish Speech V1.5：最先端の多言語TTSパフォーマンス
Fish Speech V1.5は、革新的なDualARアーキテクチャ（デュアル自己回帰トランスフォーマー設計）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。英語と中国語の両方で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で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、このモデルは1339というELOスコアで非常に優れたパフォーマンスを示しました。モデルは、英語で3.5%の単語誤り率（WER）と1.2%の文字誤り率（CER）、中国語の漢字で1.3%のCERを達成しました。
長所
- TTS Arenaの評価で1339という卓越したELOスコア。
- 低いエラー率：英語で3.5%のWERと1.2%のCER。
- 大規模なトレーニングデータ：英語と中国語で30万時間以上。
短所
- 他のTTSモデルと比較して価格が高い。
- 主要3言語（英語、中国語、日本語）に限定されている。
おすすめの理由
- 業界をリードする多言語TTSパフォーマンスを卓越した精度と革新的なアーキテクチャで提供し、高品質な音声合成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いた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品質を維持しつつ、150msという超低遅延を実現します。v1.0と比較して、発音エラーを30%〜50%削減し、MOSスコアを5.4から5.53に向上させました。中国語（広東語、四川語、上海語、天津語の方言を含む）、英語、日本語、韓国語、およびクロスリンガルシナリオをサポートしています。
CosyVoice2-0.5B：高度なストリーミング音声合成
CosyVoice 2は、大規模言語モデルに基づいた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、チャンク対応の因果的ストリーミングマッチングモデルを開発しました。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等の合成品質を維持しつつ、150msという超低遅延を実現します。バージョン1.0と比較して、発音エラー率が30%〜50%削減され、MOSスコアが5.4から5.53に向上し、感情や方言のきめ細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、天津方言を含む）、英語、日本語、韓国語、およびクロスリンガルシナリオ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。
- 発音エラー率を30%〜50%削減。
- MOSスコアが5.4から5.53に向上。
短所
- モデルサイズが小さい（0.5Bパラメータ）ため、複雑さが制限される可能性がある。
- ストリーミング品質はネットワーク状況に依存する。
おすすめの理由
- リアルタイムのストリーミング機能と卓越した方言の多様性を兼ね備えており、低遅延と高品質が求められるライブ多言語アプリケーションに最適です。
IndexTTS-2
IndexTTS2は、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取り組む、画期的な自己回帰型ゼロショットテキスト読み上げモデルです。明示的なトークン指定と自己回帰生成モードをサポートする新しい音声持続時間制御手法を導入しています。このモデルは、感情表現と話者アイデンティティの分離を実現し、別々のプロンプトを介して独立した制御を可能にします。GPTの潜在表現を取り入れ、感情豊かな音声の明瞭度を向上させるための3段階のトレーニングパラダイムを利用しています。
IndexTTS-2：革新的なゼロショット持続時間制御
IndexTTS2は、ビデオ吹き替えなどのアプリケーションで大きな制約となる、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取り組むために設計された、画期的な自己回帰型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手法を導入し、2つのモードをサポートします。1つは生成されるトークン数を明示的に指定して正確な持続時間を実現するモード、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は感情表現と話者アイデンティティの分離を実現し、別々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の潜在表現を取り入れ、新しい3段階のトレーニングパラダイムを利用しています。実験結果では、IndexTTS2が複数のデータセットにおいて、単語誤り率、話者の類似性、感情の忠実度で最先端のゼロショットTTSモデルを上回ることが示されています。
長所
- 話者トレーニングなしでの画期的なゼロショット能力。
- ビデオ吹き替えアプリケーション向けの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
- 複雑なアーキテクチャのため、より多くの計算リソースが必要になる可能性がある。
- 3段階のトレーニングパラダイムにより、実装の複雑さが増す。
おすすめの理由
- ゼロショット能力と正確な持続時間制御で音声合成に革命をもたらし、ビデオ吹き替えやコンテンツ制作などのプロフェッショナルなアプリケーションに最適です。
多言語音声認識モデルの比較
この表では、2025年の主要な多言語音声認識モデルを比較します。それぞれに独自の強みがあります。Fish Speech V1.5は、豊富なトレーニングデータによる多言語精度に優れています。CosyVoice2-0.5Bは、卓越した方言サポートを備えたリアルタイムストリーミングを提供します。IndexTTS-2は、正確な持続時間制御を備えた画期的なゼロショット能力を提供します。この並列比較は、特定の多言語音声認識のニーズに適したモデルを選択するのに役立ちます。
| 番号 | モデル | 開発者 | サブタイプ | SiliconFlow価格 | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Fish Speech V1.5 | fishaudio | テキスト読み上げ | $15/M UTF-8 bytes | 最先端の多言語精度 |
| 2 | 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 | IndexTTS-2 | IndexTeam | テキスト読み上げ | $7.15/M UTF-8 bytes | ゼロショット持続時間制御 |
よくある質問
2025年のトップ3は、Fish Speech V1.5、CosyVoice2-0.5B、そしてIndexTTS-2です。これらの各モデルは、その革新性、多言語パフォーマンス、そしてテキスト読み上げ合成やクロス言語音声生成における課題解決への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、特定のニーズに応じて異なるリーダーが存在します。Fish Speech V1.5は、豊富な言語トレーニングデータを備えた高精度の多言語TTSに最適です。CosyVoice2-0.5Bは、低遅延と方言サポートを必要とするリアルタイムアプリケーションで優れています。IndexTTS-2は、ビデオ吹き替えのようなゼロショット能力と正確な持続時間制御を必要とするアプリケーションに理想的です。