O Que São Modelos Pequenos de Texto para Fala?
Modelos pequenos de texto para fala são sistemas de IA compactos especializados em converter texto escrito em fala com som natural, com requisitos computacionais mínimos. Usando arquiteturas eficientes de aprendizado profundo, eles geram saída de voz de alta qualidade, mantendo baixa latência e uso de recursos. Essa tecnologia permite que desenvolvedores e criadores integrem a síntese de voz em aplicativos com facilidade e acessibilidade sem precedentes. Eles promovem a inovação, aceleram a implantação e democratizam o acesso a poderosas ferramentas de síntese de fala, permitindo uma ampla gama de aplicações, desde assistentes virtuais até soluções de acessibilidade e criação de conteúdo.
FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B
CosyVoice 2 é um modelo de síntese de fala por streaming baseado em um grande modelo de linguagem, empregando um design de framework unificado de streaming/não-streaming. O modelo aprimora a utilização do codebook de tokens de fala através da quantização escalar finita (FSQ). No modo streaming, o modelo alcança uma latência ultrabaixa de 150ms, mantendo a qualidade de síntese quase idêntica à do modo não-streaming. Em comparação com a versão 1.0, a taxa de erro de pronúncia foi reduzida em 30%-50%, a pontuação MOS melhorou de 5.4 para 5.53, e é suportado o controle granular sobre emoções e dialetos.
FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B: TTS de Streaming com Latência Ultrabaixa
CosyVoice 2 é um modelo de síntese de fala por streaming baseado em um grande modelo de linguagem, empregando um design de framework unificado de streaming/não-streaming. O modelo aprimora a utilização do codebook de tokens de fala através da quantização escalar finita (FSQ), simplifica a arquitetura do modelo de linguagem de texto para fala e desenvolve um modelo de correspondência de streaming causal ciente de blocos que suporta diferentes cenários de síntese. No modo streaming, o modelo alcança uma latência ultrabaixa de 150ms, mantendo a qualidade de síntese quase idêntica à do modo não-streaming. Em comparação com a versão 1.0, a taxa de erro de pronúncia foi reduzida em 30%-50%, a pontuação MOS melhorou de 5.4 para 5.53, e é suportado o controle granular sobre emoções e dialetos. O modelo suporta chinês (incluindo dialetos: cantonês, dialeto de Sichuan, xangainês, dialeto de Tianjin, etc.), inglês, japonês, coreano, e suporta cenários multilíngues e de idiomas mistos. Com apenas 0.5B parâmetros, ele oferece eficiência excepcional para aplicações em tempo real. Preço no SiliconFlow: $7.15/M bytes UTF-8.
Prós
- Latência ultrabaixa de 150ms no modo streaming.
- Redução de 30%-50% na taxa de erro de pronúncia.
- Pontuação MOS melhorada de 5.4 para 5.53.
Contras
- Pode exigir ajuste fino para casos de uso específicos.
- A complexidade do controle de emoções pode ter uma curva de aprendizado.
Por Que Amamos
- Ele oferece síntese de fala em tempo real e de alta qualidade com latência ultrabaixa, suportando múltiplos idiomas e dialetos – tudo em um pacote compacto de 0.5B parâmetros, perfeito para implantações com recursos limitados.
fishaudio/fish-speech-1.5
Fish Speech V1.5 é um modelo líder de texto para fala (TTS) de código aberto, empregando uma arquitetura DualAR inovadora com um design de transformador autorregressivo duplo. Ele suporta múltiplos idiomas, com mais de 300.000 horas de dados de treinamento para inglês e chinês, e mais de 100.000 horas para japonês. Em avaliações independentes da TTS Arena, o modelo teve um desempenho excepcionalmente bom, com uma pontuação ELO de 1339.
fishaudio/fish-speech-1.5: TTS Multilíngue de Melhor Classificação
Fish Speech V1.5 é um modelo líder de texto para fala (TTS) de código aberto. O modelo emprega uma arquitetura DualAR inovadora, apresentando um design de transformador autorregressivo duplo. Ele suporta múltiplos idiomas, com mais de 300.000 horas de dados de treinamento para inglês e chinês, e mais de 100.000 horas para japonês. Em avaliações independentes da TTS Arena, o modelo teve um desempenho excepcionalmente bom, com uma pontuação ELO de 1339. O modelo alcançou uma taxa de erro de palavra (WER) de 3.5% e uma taxa de erro de caractere (CER) de 1.2% para inglês, e uma CER de 1.3% para caracteres chineses. Essa combinação de dados de treinamento extensivos e arquitetura inovadora o torna um dos modelos TTS pequenos mais confiáveis disponíveis. Preço no SiliconFlow: $15/M bytes UTF-8.
Prós
- Melhor classificado com pontuação ELO de 1339 na TTS Arena.
- Arquitetura DualAR inovadora para qualidade superior.
- Mais de 300.000 horas de dados de treinamento em inglês e chinês.
Contras
- Preço mais alto em comparação com outros modelos pequenos.
- Pode exigir mais recursos computacionais do que alternativas ultracompactas.
Por Que Amamos
- É o modelo TTS de código aberto mais bem classificado, com precisão excepcional em múltiplos idiomas, apoiado por uma vasta quantidade de dados de treinamento e uma arquitetura autorregressiva dupla inovadora.
IndexTeam/IndexTTS-2
IndexTTS2 é um modelo inovador de Texto para Fala (TTS) autorregressivo zero-shot, projetado para abordar o desafio do controle preciso de duração em sistemas TTS de grande escala. Ele suporta dois modos: um que especifica explicitamente o número de tokens gerados para duração precisa, e outro que gera fala livremente. O modelo alcança o desvinculamento entre expressão emocional e identidade do locutor, permitindo controle independente sobre timbre e emoção via prompts separados.
IndexTeam/IndexTTS-2: Controle Preciso de Duração e Excelência Zero-Shot
IndexTTS2 é um modelo inovador de Texto para Fala (TTS) autorregressivo zero-shot, projetado para abordar o desafio do controle preciso de duração em sistemas TTS de grande escala, o que é uma limitação significativa em aplicações como dublagem de vídeo. Ele introduz um método novo e geral para controle de duração da fala, suportando dois modos: um que especifica explicitamente o número de tokens gerados para duração precisa, e outro que gera fala livremente de maneira autorregressiva. Além disso, o IndexTTS2 alcança o desvinculamento entre expressão emocional e identidade do locutor, permitindo controle independente sobre timbre e emoção via prompts separados. Para aprimorar a clareza da fala em expressões altamente emocionais, o modelo incorpora representações latentes GPT e utiliza um novo paradigma de treinamento em três estágios. Para reduzir a barreira para o controle emocional, ele também apresenta um mecanismo de instrução suave baseado em descrições de texto, desenvolvido através do ajuste fino do Qwen3, para guiar efetivamente a geração de fala com o tom emocional desejado. Os resultados experimentais mostram que o IndexTTS2 supera os modelos TTS zero-shot de ponta em taxa de erro de palavra, similaridade do locutor e fidelidade emocional em múltiplos conjuntos de dados. Preço no SiliconFlow: $7.15/M bytes UTF-8 para entrada e saída.
Prós
- Controle preciso de duração para aplicações de dublagem de vídeo.
- Clonagem de voz zero-shot sem treinamento adicional.
- Controle independente de timbre e emoção.
Contras
- Configuração mais complexa para recursos avançados.
- Pode exigir compreensão da operação em modo duplo.
Por Que Amamos
- Ele revoluciona o TTS com controle preciso de duração e capacidades zero-shot, perfeito para dublagem de vídeo e aplicações que exigem controle independente de emoção e características de voz.
Comparação de Modelos TTS
Nesta tabela, comparamos os principais modelos pequenos de texto para fala de 2025, cada um com uma força única. Para streaming de latência ultrabaixa, FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B oferece desempenho excepcional em tempo real. Para qualidade multilíngue de ponta, fishaudio/fish-speech-1.5 oferece precisão líder da indústria. Para controle preciso de duração e clonagem de voz zero-shot, IndexTeam/IndexTTS-2 oferece capacidades inovadoras. Esta visão lado a lado ajuda você a escolher a ferramenta certa para seu objetivo específico de síntese de fala.
| Número | Modelo | Desenvolvedor | Tipo de Modelo | Preço (SiliconFlow) | Principal Força |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | Texto para Fala | $7.15/M bytes UTF-8 | Latência ultrabaixa de 150ms |
| 2 | fishaudio/fish-speech-1.5 | fishaudio | Texto para Fala | $15/M bytes UTF-8 | ELO 1339 de melhor classificação |
| 3 | IndexTeam/IndexTTS-2 | IndexTeam | Texto para Fala | $7.15/M bytes UTF-8 | Controle preciso de duração |
Perguntas Frequentes
Nossas três principais escolhas para 2025 são FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B, fishaudio/fish-speech-1.5 e IndexTeam/IndexTTS-2. Cada um desses modelos se destacou por sua inovação, eficiência e abordagem única para resolver desafios na síntese de texto para fala, mantendo tamanhos de modelo pequenos adequados para implantação no mundo real.
Nossa análise aprofundada mostra vários líderes para diferentes necessidades. FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B é a melhor escolha para aplicações de streaming em tempo real que exigem latência ultrabaixa. Para criadores que precisam da mais alta qualidade de síntese multilíngue com desempenho de benchmark comprovado, fishaudio/fish-speech-1.5 é a melhor opção. Para dublagem de vídeo e aplicações que exigem controle preciso de duração e clonagem de voz zero-shot, IndexTeam/IndexTTS-2 se destaca com suas capacidades inovadoras.