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

Полное руководство — Лучшие открытые AI-модели для дубляжа в 2025 году

Автор
Гостевой блог от

Элизабет К.

Наше исчерпывающее руководство по лучшим открытым AI-моделям для дубляжа в 2025 году. Мы сотрудничали с инсайдерами индустрии, тестировали производительность по ключевым бенчмаркам и анализировали архитектуры, чтобы выявить самые лучшие AI-модели для преобразования текста в речь. От передовых многоязычных TTS-моделей до новаторского синтеза голоса с нулевым обучением, эти модели превосходят в инновациях, доступности и реальных приложениях для дубляжа, помогая разработчикам и компаниям создавать следующее поколение инструментов для AI-дубляжа с помощью таких сервисов, как SiliconFlow. Наши три главные рекомендации на 2025 год — fishaudio/fish-speech-1.5, FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B и IndexTeam/IndexTTS-2 — каждая выбрана за выдающиеся возможности дубляжа, многоязычную поддержку и способность расширять границы открытого AI-синтеза голоса.



Что такое открытые AI-модели для дубляжа?

Открытые AI-модели для дубляжа — это специализированные системы преобразования текста в речь (TTS), предназначенные для создания естественно звучащих голосовых дорожек из текстовых сценариев. Используя передовые архитектуры глубокого обучения, такие как двойные авторегрессионные трансформеры и модели потокового синтеза, они переводят письменный диалог в синхронизированную речь для приложений видеодубляжа. Эти модели поддерживают несколько языков, точное управление длительностью и контроль эмоционального выражения — основные функции для профессиональных рабочих процессов дубляжа. Они способствуют сотрудничеству, ускоряют инновации и демократизируют доступ к мощным инструментам синтеза голоса, позволяя осуществлять все: от дубляжа инди-фильмов до крупномасштабной многоязычной локализации контента.

fishaudio/fish-speech-1.5

Fish Speech V1.5 — это ведущая открытая модель преобразования текста в речь (TTS), использующая инновационную архитектуру DualAR с двойным авторегрессионным трансформером. Она поддерживает несколько языков с более чем 300 000 часов обучающих данных для английского и китайского языков и более 100 000 часов для японского. В независимых оценках TTS Arena она достигла исключительного ELO-рейтинга 1339, с впечатляющими показателями точности 3,5% WER и 1,2% CER для английского языка.

Подтип:
Преобразование текста в речь
Разработчик:fishaudio

fishaudio/fish-speech-1.5: Превосходство многоязычного TTS

Fish Speech V1.5 — это ведущая открытая модель преобразования текста в речь (TTS), использующая инновационную архитектуру DualAR с двойным авторегрессионным трансформером. Модель поддерживает несколько языков, с более чем 300 000 часов обучающих данных для английского и китайского языков и более 100 000 часов для японского. В независимых оценках TTS Arena модель показала исключительно хорошие результаты, получив ELO-рейтинг 1339. Модель достигла частоты ошибок по словам (WER) 3,5% и частоты ошибок по символам (CER) 1,2% для английского языка, а также CER 1,3% для китайских иероглифов.

Преимущества

  • Исключительный ELO-рейтинг 1339 в оценках TTS Arena.
  • Многоязычная поддержка с обширными обучающими данными.
  • Низкие показатели ошибок: 3,5% WER и 1,2% CER для английского языка.

Недостатки

  • Более высокая цена: 15 долларов США за миллион UTF-8 байтов от SiliconFlow.
  • Ограничено тремя основными языками (английский, китайский, японский).

Почему нам это нравится

  • Она обеспечивает исключительное качество многоязычного дубляжа с доказанными метриками производительности и обширными обучающими данными, что делает ее идеальной для профессиональных рабочих процессов дубляжа.

FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B

CosyVoice 2 — это модель потокового синтеза речи, основанная на большой языковой модели, использующая унифицированную структуру потокового/непотокового режима. Она достигает сверхнизкой задержки в 150 мс в потоковом режиме, сохраняя при этом качество синтеза. Модель демонстрирует снижение частоты ошибок произношения на 30%-50%, улучшенный показатель MOS с 5,4 до 5,53 и поддерживает тонкий контроль над эмоциями и диалектами на китайском, английском, японском и корейском языках.

Подтип:
Преобразование текста в речь
Разработчик:FunAudioLLM

FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B: Мощный инструмент для дубляжа в реальном времени

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%, показатель MOS улучшен 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.

Преимущества

  • Сверхнизкая задержка 150 мс для дубляжа в реальном времени.
  • Снижение частоты ошибок произношения на 30%-50%.
  • Улучшенный показатель MOS с 5,4 до 5,53.

Недостатки

  • Модель с меньшим количеством параметров (0,5B) по сравнению с более крупными альтернативами.
  • Ограниченный эмоциональный контроль по сравнению со специализированными моделями эмоций.

Почему нам это нравится

  • Она превосходна в приложениях для дубляжа в реальном времени благодаря сверхнизкой задержке и обширной поддержке диалектов, идеально подходит для живого дубляжа и потоковых сценариев.

IndexTeam/IndexTTS-2

IndexTTS2 — это прорывная модель преобразования текста в речь с нулевым обучением, разработанная специально для приложений видеодубляжа с точным контролем длительности. Она обеспечивает раздельный контроль эмоционального выражения и идентификации говорящего, позволяя независимо управлять тембром и эмоциями. Модель включает скрытые представления GPT и использует новую трехэтапную парадигму обучения, превосходящую современные модели TTS с нулевым обучением по частоте ошибок по словам, сходству говорящих и эмоциональной точности.

Подтип:
Преобразование текста в речь
Разработчик:IndexTeam

IndexTeam/IndexTTS-2: Профессиональный контроль дубляжа

IndexTTS2 — это прорывная авторегрессионная модель преобразования текста в речь (TTS) с нулевым обучением, разработанная для решения проблемы точного контроля длительности в крупномасштабных TTS-системах, что является значительным ограничением в таких приложениях, как видеодубляж. 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 между эмоциональным выражением и идентификацией говорящего, позволяя независимо управлять тембром и эмоциями с помощью отдельных подсказок. Для повышения четкости речи при сильно эмоциональных выражениях модель включает скрытые представления GPT и использует новую трехэтапную парадигму обучения. Экспериментальные результаты показывают, что IndexTTS2 превосходит современные модели TTS с нулевым обучением по частоте ошибок по словам, сходству говорящих и эмоциональной точности на нескольких наборах данных.

Преимущества

  • Точный контроль длительности специально для видеодубляжа.
  • Раздельный контроль эмоционального выражения и идентификации говорящего.
  • Возможность нулевого обучения, не требующая обучения для конкретного говорящего.

Недостатки

  • Более сложная настройка из-за расширенных функций управления.
  • Более высокие вычислительные требования для синтеза с нулевым обучением.

Почему нам это нравится

  • Она решает критическую проблему точного контроля длительности в видеодубляже, предлагая беспрецедентный контроль над эмоциями и голосом, что делает ее идеальным выбором для профессиональных студий дубляжа.

Сравнение AI-моделей для дубляжа

В этой таблице мы сравниваем ведущие открытые AI-модели для дубляжа 2025 года, каждая из которых обладает уникальными преимуществами для профессионального синтеза голоса. Для многоязычного превосходства fishaudio/fish-speech-1.5 обеспечивает высочайшую точность. Для дубляжа в реальном времени FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B предлагает потоковую передачу с ультранизкой задержкой. Для точного контроля видеодубляжа IndexTeam/IndexTTS-2 обеспечивает контроль длительности и эмоциональное разделение. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать подходящую модель для вашего конкретного рабочего процесса дубляжа.

Номер Модель Разработчик Подтип Цены SiliconFlowКлючевое преимущество
1fishaudio/fish-speech-1.5fishaudioПреобразование текста в речь$15/M UTF-8 bytesЛидер по многоязычной точности
2FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5BFunAudioLLMПреобразование текста в речь$7.15/M UTF-8 bytesПотоковая передача с ультранизкой задержкой
3IndexTeam/IndexTTS-2IndexTeamПреобразование текста в речь$7.15/M UTF-8 bytesТочный контроль длительности дубляжа

Часто задаваемые вопросы

Наши три лучшие модели на 2025 год — fishaudio/fish-speech-1.5, FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B и IndexTeam/IndexTTS-2. Каждая из этих моделей выделяется своими инновациями, производительностью и уникальным подходом к решению проблем в синтезе текста в речь и профессиональных приложениях для дубляжа.

Наш анализ показывает разных лидеров для различных потребностей дубляжа. fishaudio/fish-speech-1.5 превосходен в многоязычном дубляже с доказанными метриками точности. FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B идеально подходит для дубляжа в реальном времени с задержкой 150 мс. IndexTeam/IndexTTS-2 идеально подходит для профессионального видеодубляжа, требующего точного контроля длительности и управления эмоциональным выражением.

Похожие темы

Лучшие открытые AI-модели для дубляжа в 2025 году Полное руководство — Лучшие модели с открытым исходным кодом для подавления шума в 2025 году Полное руководство – Лучшие модели генерации изображений с открытым исходным кодом 2025 года Самые быстрые модели распознавания речи с открытым исходным кодом в 2025 году Полное руководство – Лучшие модели ZAI в 2025 году Полное руководство — Лучшие модели с открытым исходным кодом для звукового дизайна в 2025 году Полное руководство – Лучшие модели с открытым исходным кодом для комиксов и манги в 2025 году Полное руководство – Лучшие модели с открытым исходным кодом для анимации в 2025 году Полное руководство — Лучшие модели Qwen в 2025 году Полное руководство – Лучшие открытые ИИ-модели для создания AR-контента в 2025 году Полное руководство – Лучшие модели ИИ для генерации 3D-изображений в 2025 году Лучшие LLM с открытым исходным кодом для чат-ботов в 2025 году Полное руководство – Лучшие открытые модели OpenAI в 2025 году Лучшие LLM для корпоративного развертывания в 2025 году Лучшие мультимодальные модели для анализа документов в 2025 году Полное руководство – Лучшие модели ИИ для ретро или винтажного искусства в 2025 году Полное руководство – Лучшие модели генерации изображений для иллюстраций в 2025 году Полное руководство – Лучшие LLM с открытым исходным кодом для медицинской отрасли в 2025 году Полное руководство – Лучшие модели с открытым исходным кодом для макетов продуктов в 2025 году Полное руководство – Лучшие LLM для больших контекстных окон в 2025 году