blue pastel abstract background with subtle geometric shapes. Image height is 600 and width is 1920

Полное руководство – Лучший открытый исходный код ИИ для транскрипции на устройстве в 2025 году

Автор
Гостевой блог от

Элизабет К.

Наше исчерпывающее руководство по лучшим моделям ИИ с открытым исходным кодом для транскрипции на устройстве в 2025 году. Мы сотрудничали с инсайдерами отрасли, тестировали производительность по ключевым бенчмаркам и анализировали архитектуры, чтобы выявить лучшие ИИ для преобразования речи в текст. От передовых моделей преобразования текста в речь с превосходными показателями ошибок в словах до новаторского многоязычного потокового синтеза — эти модели превосходят в инновациях, доступности и реальном применении, помогая разработчикам и компаниям создавать следующее поколение инструментов транскрипции на базе ИИ с помощью таких сервисов, как SiliconFlow. Наши три главные рекомендации на 2025 год — Fish Speech V1.5, CosyVoice2-0.5B и IndexTTS-2 — каждая выбрана за выдающиеся характеристики, универсальность и способность расширять границы открытого исходного кода ИИ для транскрипции и синтеза речи.



Что такое модели ИИ с открытым исходным кодом для транскрипции на устройстве?

Модели ИИ с открытым исходным кодом для транскрипции на устройстве — это специализированные нейронные сети, которые преобразуют речь в текст и текст в речь непосредственно на вашем устройстве, не требуя облачного подключения. Используя архитектуры глубокого обучения, такие как авторегрессионные трансформеры и передовые методы синтеза речи, они обрабатывают аудиоданные с исключительной точностью и низкой задержкой. Эта технология позволяет разработчикам и создателям создавать приложения для транскрипции, голосовые интерфейсы и инструменты доступности с беспрецедентной свободой. Они способствуют сотрудничеству, ускоряют инновации и демократизируют доступ к мощным возможностям обработки речи, обеспечивая широкий спектр применений от субтитров в реальном времени до голосовых помощников и многоязычных систем связи.

Fish Speech V1.5

Fish Speech V1.5 — это ведущая модель преобразования текста в речь (TTS) с открытым исходным кодом. Модель использует инновационную архитектуру DualAR, отличающуюся двойной авторегрессионной конструкцией трансформера. Она поддерживает несколько языков, с более чем 300 000 часами обучающих данных для английского и китайского языков, и более 100 000 часами для японского. В независимых оценках TTS Arena модель показала исключительно хорошие результаты с ELO-рейтингом 1339. Модель достигла частоты ошибок в словах (WER) 3,5% и частоты ошибок в символах (CER) 1,2% для английского языка, а также CER 1,3% для китайских иероглифов.

Подтип:
Преобразование текста в речь
Разработчик:fishaudio
Fish Speech V1.5

Fish Speech V1.5: Ведущая многоязычная TTS с исключительной точностью

Fish Speech V1.5 — это ведущая модель преобразования текста в речь (TTS) с открытым исходным кодом, использующая инновационную архитектуру DualAR, отличающуюся двойной авторегрессионной конструкцией трансформера. Обученная на более чем 300 000 часах данных для английского и китайского языков и более 100 000 часах для японского, она обеспечивает исключительную производительность на нескольких языках. В независимых оценках TTS Arena модель достигла впечатляющего ELO-рейтинга 1339. Модель демонстрирует лучшую в отрасли точность с частотой ошибок в словах (WER) всего 3,5% и частотой ошибок в символах (CER) 1,2% для английского языка, а также CER 1,3% для китайских иероглифов. Это делает ее идеальной для высококачественной транскрипции на устройстве и приложений синтеза речи. Цена на SiliconFlow составляет 15 долларов за миллион байтов UTF-8.

Плюсы

  • Исключительная точность с WER 3,5% для английского языка.
  • Инновационная архитектура DualAR для превосходной производительности.
  • Массивный набор обучающих данных (более 300 000 часов).

Минусы

  • Более высокая цена по сравнению с другими альтернативами на SiliconFlow.
  • В основном ориентирована на три языка.

Почему нам это нравится

  • Она обеспечивает непревзойденную точность и естественное качество речи благодаря инновационной архитектуре DualAR, что делает ее золотым стандартом для многоязычной транскрипции на устройстве.

CosyVoice2-0.5B

CosyVoice 2 — это модель потокового синтеза речи, основанная на большой языковой модели, использующая унифицированную структуру потокового/непотокового режима. В потоковом режиме модель достигает сверхнизкой задержки в 150 мс, сохраняя при этом качество синтеза, почти идентичное качеству в непотоковом режиме. По сравнению с версией 1.0, частота ошибок произношения снижена на 30%-50%, оценка MOS улучшилась с 5,4 до 5,53, и поддерживается тонкий контроль над эмоциями и диалектами.

Подтип:
Преобразование текста в речь
Разработчик:FunAudioLLM
CosyVoice2-0.5B

CosyVoice2-0.5B: Потоковый синтез речи со сверхнизкой задержкой

CosyVoice 2 — это модель потокового синтеза речи, основанная на большой языковой модели, использующая унифицированную структуру потокового/непотокового режима. Модель улучшает использование кодовой книги речевых токенов с помощью конечной скалярной квантизации (FSQ), упрощает архитектуру языковой модели преобразования текста в речь и разрабатывает модель причинно-следственного потокового сопоставления с учетом фрагментов, которая поддерживает различные сценарии синтеза. В потоковом режиме модель достигает сверхнизкой задержки в 150 мс, сохраняя при этом качество синтеза, почти идентичное качеству в непотоковом режиме. По сравнению с версией 1.0, частота ошибок произношения снижена на 30%-50%, оценка MOS улучшилась с 5,4 до 5,53, и поддерживается тонкий контроль над эмоциями и диалектами. Модель поддерживает китайский (включая диалекты: кантонский, сычуаньский, шанхайский, тяньцзиньский и т. д.), английский, японский, корейский языки, а также поддерживает межъязыковые и смешанные языковые сценарии. Цена на SiliconFlow составляет 7,15 долларов за миллион байтов UTF-8.

Плюсы

  • Сверхнизкая задержка 150 мс в потоковом режиме.
  • Снижение частоты ошибок произношения на 30%-50%.
  • Улучшенная оценка MOS с 5,4 до 5,53.

Минусы

  • Модель с меньшим количеством параметров (0,5B) может иметь ограничения.
  • Требует потоковой инфраструктуры для оптимальной производительности.

Почему нам это нравится

  • Она сочетает сверхнизкую задержку потоковой передачи с исключительным качеством и контролем эмоций, что делает ее идеальной для транскрипции на устройстве в реальном времени и голосовых приложений.

IndexTTS-2

IndexTTS2 — это прорывная авторегрессионная модель преобразования текста в речь (TTS) с нулевым обучением, разработанная для решения проблемы точного контроля длительности в крупномасштабных системах TTS. Она представляет новый метод контроля длительности речи и достигает разделения эмоционального выражения и идентификации говорящего, позволяя независимо контролировать тембр и эмоции с помощью отдельных подсказок. Экспериментальные результаты показывают, что IndexTTS2 превосходит современные модели TTS с нулевым обучением по частоте ошибок в словах, сходству говорящих и эмоциональной точности.

Подтип:
Преобразование текста в речь
Разработчик:IndexTeam
IndexTTS-2

IndexTTS-2: TTS с нулевым обучением, точным контролем длительности и эмоций

IndexTTS2 — это прорывная авторегрессионная модель преобразования текста в речь (TTS) с нулевым обучением, разработанная для решения проблемы точного контроля длительности в крупномасштабных системах TTS, что является значительным ограничением в таких приложениях, как дубляж видео. Она представляет новый, общий метод контроля длительности речи, поддерживающий два режима: один, который явно указывает количество сгенерированных токенов для точной длительности, и другой, который генерирует речь свободно в авторегрессионном режиме. Кроме того, IndexTTS2 достигает разделения эмоционального выражения и идентификации говорящего, позволяя независимо контролировать тембр и эмоции с помощью отдельных подсказок. Для повышения четкости речи при высокоэмоциональных выражениях модель включает скрытые представления GPT и использует новую трехэтапную парадигму обучения. Для снижения барьера для эмоционального контроля она также включает механизм мягких инструкций, основанный на текстовых описаниях, разработанный путем тонкой настройки Qwen3, для эффективного управления генерацией речи с желаемым эмоциональным тоном. Экспериментальные результаты показывают, что IndexTTS2 превосходит современные модели TTS с нулевым обучением по частоте ошибок в словах, сходству говорящих и эмоциональной точности на нескольких наборах данных. Цена на SiliconFlow составляет 7,15 долларов за миллион байтов UTF-8.

Плюсы

  • Точный контроль длительности для таких приложений, как дубляж.
  • Возможность нулевого обучения для любого голоса без тренировки.
  • Независимый контроль над эмоциями и идентификацией говорящего.

Минусы

  • Более сложная конфигурация для расширенных функций.
  • Может потребоваться тонкая настройка для конкретных случаев использования.

Почему нам это нравится

  • Она революционизирует синтез речи с точным контролем длительности и разделением эмоций, что делает ее идеальной для сложных приложений транскрипции и дубляжа на устройстве.

Сравнение моделей ИИ

В этой таблице мы сравниваем ведущие модели ИИ с открытым исходным кодом 2025 года для транскрипции на устройстве, каждая из которых обладает уникальной силой. Для исключительной многоязычной точности Fish Speech V1.5 обеспечивает лучшую в отрасли производительность. Для потоковой передачи в реальном времени со сверхнизкой задержкой CosyVoice2-0.5B предлагает непревзойденную скорость и качество, в то время как IndexTTS-2 отдает приоритет точному контролю длительности и возможностям нулевого обучения. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать правильный инструмент для вашей конкретной цели транскрипции или синтеза речи.

Номер Модель Разработчик Подтип Цена (SiliconFlow)Основное преимущество
1Fish Speech V1.5fishaudioПреобразование текста в речь$15/М UTF-8 байтИсключительная точность (WER 3,5%)
2CosyVoice2-0.5BFunAudioLLMПреобразование текста в речь$7.15/М UTF-8 байтСверхнизкая задержка (150 мс)
3IndexTTS-2IndexTeamПреобразование текста в речь$7.15/М UTF-8 байтТочный контроль длительности и эмоций

Часто задаваемые вопросы

Наши три лучшие модели на 2025 год — это Fish Speech V1.5, CosyVoice2-0.5B и IndexTTS-2. Каждая из этих моделей выделяется своими инновациями, производительностью и уникальным подходом к решению проблем в области транскрипции на устройстве, синтеза текста в речь и многоязычной обработки речи.

Наш углубленный анализ показывает несколько лидеров для различных потребностей. Fish Speech V1.5 — лучший выбор для приложений, требующих исключительной точности и многоязычной поддержки. Для потоковой транскрипции в реальном времени с минимальной задержкой CosyVoice2-0.5B — лучший вариант с задержкой всего 150 мс. Для создателей, которым нужен точный контроль длительности и управление эмоциями в синтезе голоса, IndexTTS-2 обеспечивает превосходные возможности нулевого обучения.

Похожие темы

Полное руководство – Лучшие легковесные модели TTS для чат-ботов в 2025 году Полное руководство – Лучшие легковесные чат-модели для мобильных приложений в 2025 году Полное руководство — Лучшие модели генерации изображений для IoT-устройств в 2025 году Полное руководство – Лучшие открытые LLM для IoT-устройств в 2025 году Полное руководство – Лучшие открытые LLM для биотехнологических исследований в 2025 году Полное руководство – Лучшие открытые LLM для корпоративных приложений в 2025 году Полное руководство — Лучший открытый исходный код ИИ для перевода в реальном времени в 2025 году Полное руководство – Лучшие открытые LLM для умного IoT в 2025 году Полное руководство – Лучшие LLM с открытым исходным кодом для прототипирования в 2025 году Полное руководство — Лучшие LLM с открытым исходным кодом для извлечения информации и семантического поиска в 2025 году Полное руководство – Лучший легковесный ИИ для рендеринга в реальном времени в 2025 году Лучшие открытые LLM для литературы в 2025 году Полное руководство — Самые дешевые модели преобразования речи в текст в 2025 году Полное руководство – Лучшие легковесные модели для генерации видео в 2025 году Полное руководство — Лучшие легковесные модели преобразования текста в речь в 2025 году Полное руководство – Лучшие открытые LLM для стратегического планирования в 2025 году Полное руководство – Лучшие аудиомодели с открытым исходным кодом для мобильных приложений в 2025 году Полное руководство – Лучшие LLM с открытым исходным кодом для анализа данных в 2025 году Самые дешевые модели генерации изображений в 2025 году Полное руководство – Лучшие LLM с открытым исходным кодом для образования и репетиторства в 2025 году