オープンソースのノイズ抑制モデルとは？
オープンソースのノイズ抑制モデルは、音声およびオーディオ処理アプリケーションにおいて、不要な背景ノイズを低減し、音質を向上させるために設計された特殊なAIシステムです。高度なディープラーニングアーキテクチャと信号処理技術を使用して、これらのモデルは音声の明瞭さと自然さを保ちながら、効果的にノイズを除去することができます。これにより、開発者やクリエイターは、これまでにないアクセシビリティで、よりクリーンでプロフェッショナルなオーディオ体験を構築できます。これらのモデルは、コラボレーションを促進し、イノベーションを加速させ、強力なオーディオ処理ツールへのアクセスを民主化し、音声アシスタントからプロのオーディオ制作まで、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、革新的なDualARアーキテクチャと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多言語をサポートしています。このモデルはTTS Arenaの評価でELOスコア1339という卓越したパフォーマンスを達成し、英語で3.5%のWERと1.2%のCER、中国語の漢字で1.3%のCERという低いエラー率で優れた音声の明瞭度を示しています。
Fish Speech V1.5：優れた音質を誇る最先端TTS
Fish Speech V1.5は、革新的なDualARアーキテクチャと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多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ELOスコア1339という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、卓越した音声の明瞭度とノイズのない合成を実証しています。
長所
- 優れた音質を実現する革新的なDualARアーキテクチャ。
- 豊富なトレーニングデータによる多言語サポート。
- ELOスコア1339というトップクラスのパフォーマンス。
短所
- 他のTTSモデルと比較して価格が高い。
- 最適なデプロイには技術的な専門知識が必要な場合がある。
おすすめの理由
- アーティファクトを最小限に抑えた卓越した音声の明瞭度を提供し、クリーンでノイズのない音声合成を必要とするプロフェッショナルなアプリケーションに最適です。
CosyVoice2-0.5B
CosyVoice 2は、大規模言語モデルをベースにし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。150msという超低遅延を実現しつつ、高い合成品質を維持しています。バージョン1.0と比較して、発音エラー率は30%〜50%減少し、MOSスコアは5.4から5.53に向上しました。また、中国語の方言、英語、日本語、韓国語を含む多言語にわたり、感情や方言の細かな制御をサポートしています。
CosyVoice2-0.5B：ノイズリダクションを備えた高度なストリーミング
CosyVoice 2は、大規模言語モデルをベースにし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）によって音質を向上させ、チャンク対応の因果的ストリーミングモデルを開発しました。ストリーミングモードでは、150msという超低遅延を達成しつつ、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ます。バージョン1.0と比較して、発音エラー率は30%〜50%減少し、MOSスコアは5.4から5.53に向上し、大幅なノイズ抑制と音声の明瞭度の改善を示しています。
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%減少。
- MOSスコアが5.4から5.53に向上。
短所
- パラメータ数が少ないため、一部の高度な機能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
- リアルタイム処理と大幅なノイズリダクションの改善を両立しており、クリーンな音声出力を必要とするライブアプリケーションに最適です。
IndexTTS-2
IndexTTS2は、正確な持続時間制御と強化された音声の明瞭度を目指して設計された、画期的な自己回帰型ゼロショットテキスト読み上げモデルです。GPTの潜在表現と新しい3段階のトレーニングパラダイムを取り入れることで、感情表現におけるノイズ抑制の課題に対処します。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、優れた音質を維持しながら音色と感情を独立して制御することを可能にし、単語誤り率と話者類似性において最先端のモデルを上回ります。
IndexTTS-2：高度なノイズ制御を備えたゼロショットTTS
IndexTTS2は、優れた音声の明瞭度を維持しながら持続時間制御の課題に対処するために設計された、画期的な自己回帰型ゼロショットテキスト読み上げモデルです。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、特に感情豊かな表現における音声の明瞭度を向上させます。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特徴とし、音色と感情の独立した制御を可能にします。実験結果は、IndexTTS2が単語誤り率、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モデルを上回り、優れたノイズ抑制能力を維持していることを示しています。
長所
- 正確な持続時間制御を備えた高度なゼロショット機能。
- GPTの潜在表現による強化された音声の明瞭度。
- エラー率と話者類似性における優れたパフォーマンス。
短所
- より複雑なアーキテクチャのため、追加の計算リソースが必要になる場合がある。
- ゼロショットのパフォーマンスは入力品質によって変動する可能性がある。
おすすめの理由
- 感情豊かな表現全体でクリーンな音質を維持しつつ、音声特性に対する前例のない制御を提供するため、プロのオーディオアプリケーションに最適です。
AIモデル比較
この表では、2025年の主要なオープンソースのノイズ抑制モデルを比較します。それぞれがオーディオ処理において独自の強みを持っています。Fish Speech V1.5は卓越した多言語の明瞭度を提供し、CosyVoice2-0.5Bは向上した音質でのリアルタイムストリーミングを提供し、IndexTTS-2は高度なノイズ制御を備えたゼロショット生成に優れています。この並列比較は、特定のオーディオ処理とノイズ抑制の目標に適したツー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 | 優れた多言語明瞭性 |
| 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 | 感情制御付きゼロショット |
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、音質の革新性、ノイズリダクション能力、そしてクリーンな音声合成とオーディオ処理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、さまざまなニーズに対して異なるリーダーがいます。Fish Speech V1.5は、最大限の音声の明瞭度を必要とする多言語アプリケーションに最適です。CosyVoice2-0.5Bは、大幅なノイズリダクションの改善を伴うリアルタイムストリーミングシナリオで優れています。IndexTTS-2は、クリーンな音声出力を維持しながら感情的な音声合成を必要とするアプリケーションに最適です。