オープンソース歌声合成モデルとは？
オープンソース歌声合成モデルは、テキストを自然な話し声や歌声に変換する特殊なAIシステムです。自己回帰型トランスフォーマーやニューラルボコーダーなどの高度な深層学習アーキテクチャを使用し、テキスト記述から高品質な音声出力を生成します。この技術により、開発者やクリエイターは、前例のない自由度で音声アプリケーションを構築し、多言語コンテンツを作成し、歌声合成システムを開発できます。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させ、強力な音声生成ツールへのアクセスを民主化し、バーチャルアシスタントから音楽制作、企業向け音声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、革新的なDualARアーキテクチャとデュアル自己回帰型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。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、中国語の文字で1.3%のCERという印象的な精度を記録しました。
Fish Speech V1.5：プレミアム多言語音声合成
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型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。TTS Arenaによる独立した評価では、モデルは1339という優れたELOスコアを達成しました。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%、中国語の文字でCER 1.3%を達成しました。
長所
- デュアル自己回帰型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。
- 主要言語向けに30万時間以上の大規模な学習データセット。
- 1339のELOスコアを誇るトップクラスのTTS Arena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
- 実績のあるパフォーマンス指標と革新的なデュアルトランスフォーマーアーキテクチャにより、プロフェッショナルなアプリケーション向けに業界をリードする多言語音声合成を提供します。
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、ストリーミング/非ストリーミングの統合フレームワーク設計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。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、中国語の方言、英語、日本語、韓国語をクロスリンガル機能で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、ストリーミング/非ストリーミングの統合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かい制御がサポートされています。
長所
- わずか150msの超低ストリーミング遅延。
- v1.0と比較して発音エラーを30%〜50%削減。
- MOSスコアが5.4から5.53に向上。
短所
- 大規模モデルと比較してパラメータ数が少ない（0.5B）。
- 高度な感情制御なしのテキスト読み上げに限定される。
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高品質な合成を組み合わせているため、ライブアプリケーションやインタラクティブ音声システムに最適です。
IndexTTS-2
IndexTTS2は、正確な持続時間制御の課題に対処する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。感情表現と話者識別の分離を特徴とし、音色と感情を独立して制御できます。このモデルはGPT潜在表現と3段階の学習パラダイムを組み込み、感情制御のためのテキスト記述に基づくソフト指示メカニズムを備えており、単語誤り率、話者類似性、感情の忠実度において最先端のモデルを上回ります。
IndexTTS-2：高度な感情音声制御
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（ビデオダビングなどのアプリケーションにおける重要な制限）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（TTS）モデルです。このモデルは、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、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と、自己回帰的に自由に音声を生成するモードの2つのモードをサポートしています。さらに、IndexTTS2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。このモデルはGPT潜在表現を組み込み、新しい3段階の学習パラダイムを利用しています。
長所
- 正確な持続時間制御を備えた画期的なゼロショットTTS。
- 音色と感情表現の独立した制御。
- 音声の明瞭度を高めるGPT潜在表現。
短所
- 複雑なアーキテクチャのため、高度な技術知識が必要な場合がある。
- 最適なパフォーマンスにはより高い計算要件が必要。
私たちが気に入っている理由
- 独立した感情と話者の制御により音声合成に革命をもたらし、ビデオダビングや表現豊かな音声生成などの高度なアプリケーションに最適です。
音声合成モデル比較
この表では、それぞれ独自の強みを持つ2025年の主要なオープンソース音声合成モデルを比較します。プレミアムな多言語合成には、Fish Speech V1.5が業界をリードするパフォーマンスを提供します。リアルタイムストリーミングアプリケーションには、CosyVoice2-0.5Bが超低遅延を提供します。高度な感情制御とゼロショット機能には、IndexTTS-2が画期的な革新をもたらします。この比較表は、特定の音声合成ニーズに合った適切な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料金 | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Fish Speech V1.5 | fishaudio | テキスト読み上げ | $15/M UTF-8バイト | プレミアムな多言語パフォーマンス |
| 2 | CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | テキスト読み上げ | $7.15/M UTF-8バイト | 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バイト | 高度な感情制御 |
よくある質問
2025年のトップ3は、Fish Speech V1.5、CosyVoice2-0.5B、および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、多言語サポート、高度な音声制御機能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。
当社の分析によると、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、高精度を必要とするプレミアムな多言語アプリケーションに最適です。CosyVoice2-0.5Bは、150msの遅延でリアルタイムストリーミングシナリオに優れています。IndexTTS-2は、正確な感情制御とゼロショット音声クローン機能が必要なアプリケーションに最適です。