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

Полное руководство – Лучшие модели с открытым исходным кодом для улучшения звука в 2025 году

Автор
Гостевой блог от

Элизабет К.

Наше всеобъемлющее руководство по лучшим моделям с открытым исходным кодом для улучшения звука в 2025 году. Мы сотрудничали с отраслевыми экспертами, тестировали производительность по ключевым бенчмаркам и анализировали архитектуры, чтобы определить самые передовые модели преобразования текста в речь и синтеза аудио. От современных многоязычных TTS до синтеза потокового аудио со сверхнизкой задержкой и генерации эмоциональной речи без предварительного обучения — эти модели превосходят по инновациям, доступности и реальным приложениям для улучшения звука, позволяя разработчикам и компаниям создавать аудиорешения нового поколения 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 выдающееся качество звука, универсальность и способность расширять границы технологии улучшения звука с открытым исходным кодом.



Что такое модели улучшения звука с открытым исходным кодом?

Модели улучшения звука с открытым исходным кодом — это специализированные системы ИИ, предназначенные для улучшения, генерации и синтеза высококачественного аудиоконтента из текстовых описаний. Используя передовые архитектуры глубокого обучения, такие как двойные авторегрессионные трансформеры и большие языковые модели, они переводят естественный язык в реалистичную речь с точным контролем над эмоциями, длительностью и многоязычными возможностями. Эти модели демократизируют доступ к профессиональным инструментам синтеза аудио, позволяя разработчикам и создателям создавать инновационные приложения, от голосовых помощников до дубляжа видео, с беспрецедентным качеством и гибкостью.

Fish Speech V1.5

Fish Speech V1.5 — это ведущая модель преобразования текста в речь (TTS) с открытым исходным кодом, использующая инновационную архитектуру DualAR с двойным авторегрессионным трансформером. Поддерживая несколько языков с более чем 300 000 часов обучающих данных для английского и китайского, и более 100 000 часов для японского, она достигла исключительного ELO-рейтинга 1339 в оценках TTS Arena. Модель обеспечивает выдающуюся точность с частотой ошибок в словах 3,5% для английского и частотой ошибок в символах 1,2%.

Подтип:
Преобразование текста в речь
Разработчик:fishaudio

Fish Speech V1.5: Многоязычное превосходство в синтезе звука

Fish Speech V1.5 — это ведущая модель преобразования текста в речь (TTS) с открытым исходным кодом, использующая инновационную архитектуру DualAR с двойным авторегрессионным трансформером. Поддерживая несколько языков с более чем 300 000 часов обучающих данных для английского и китайского, и более 100 000 часов для японского, она достигла исключительного ELO-рейтинга 1339 в оценках TTS Arena. Модель обеспечивает выдающуюся точность с частотой ошибок в словах 3,5% для английского и частотой ошибок в символах 1,2%, что делает ее идеальной для профессиональных приложений улучшения звука, требующих высококачественного многоязычного синтеза речи.

Плюсы

  • Инновационная архитектура DualAR для превосходного качества звука.
  • Обширная многоязычная поддержка с более чем 300 000 часов обучающих данных.
  • Исключительная производительность TTS Arena с ELO-рейтингом 1339.

Минусы

  • Более высокая цена SiliconFlow: $15/М UTF-8 байт.
  • Может потребоваться техническая экспертиза для оптимальной реализации.

Почему нам это нравится

  • Она обеспечивает лидирующую в отрасли многоязычную производительность TTS с инновационной архитектурой, что делает ее золотым стандартом для профессиональных приложений улучшения звука.

CosyVoice2-0.5B

CosyVoice 2 — это модель потокового синтеза речи, основанная на больших языковых моделях, с унифицированной потоковой/непотоковой архитектурой. Она достигает сверхнизкой задержки в 150 мс в потоковом режиме, сохраняя качество синтеза, идентичное непотоковому режиму. По сравнению с версией 1.0, частота ошибок произношения снижена на 30%-50%, оценки MOS улучшены с 5,4 до 5,53, с точным контролем над эмоциями и диалектами на китайском, английском, японском и корейском языках.

Подтип:
Преобразование текста в речь
Разработчик:FunAudioLLM

CosyVoice2-0.5B: Улучшение потокового аудио со сверхнизкой задержкой

CosyVoice 2 — это модель потокового синтеза речи, основанная на больших языковых моделях, с унифицированной потоковой/непотоковой архитектурой. Модель улучшает использование кодовой книги речевых токенов с помощью конечного скалярного квантования (FSQ) и разрабатывает потоковую передачу с учетом фрагментов. Она достигает сверхнизкой задержки в 150 мс в потоковом режиме, сохраняя качество синтеза, идентичное непотоковому режиму. По сравнению с версией 1.0, частота ошибок произношения снижена на 30%-50%, оценки MOS улучшены с 5,4 до 5,53, с точным контролем над эмоциями и диалектами на китайском (включая кантонский, сычуаньский, шанхайский, тяньцзиньский диалекты), английском, японском и корейском языках, поддерживая кросс-языковые сценарии.

Плюсы

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

Минусы

  • Меньшая модель с 0,5 млрд параметров по сравнению с более крупными альтернативами.
  • В основном оптимизирована для потоковых сценариев использования.

Почему нам это нравится

  • Она идеально сочетает сверхнизкую задержку с исключительным качеством, что делает ее идеальной для приложений улучшения звука в реальном времени, требующих мгновенного отклика.

IndexTTS-2

IndexTTS2 — это прорывная авторегрессионная модель преобразования текста в речь без предварительного обучения, решающая проблемы точного контроля длительности в крупномасштабных системах TTS. Она предлагает новый контроль длительности речи с двумя режимами: явное указание токенов для точной длительности и свободная авторегрессионная генерация. Модель достигает разделения эмоционального выражения и идентичности говорящего, позволяя независимо контролировать тембр и эмоции, с улучшенной четкостью речи благодаря скрытым представлениям GPT и трехэтапному обучению.

Подтип:
Аудио
Разработчик:IndexTeam

IndexTTS-2: Расширенное управление аудио без предварительного обучения

IndexTTS2 — это прорывная авторегрессионная модель преобразования текста в речь без предварительного обучения, разработанная для решения проблем точного контроля длительности в крупномасштабных системах TTS, особенно для приложений дубляжа видео. Она вводит новый контроль длительности речи, поддерживающий два режима: явное указание токенов для точной длительности и свободная авторегрессионная генерация. Модель достигает разделения эмоционального выражения и идентичности говорящего, позволяя независимо контролировать тембр и эмоции с помощью отдельных подсказок. Улучшенная четкость речи достигается благодаря скрытым представлениям GPT и трехэтапной парадигме обучения. Особенности включают механизм мягких инструкций, основанный на текстовых описаниях с использованием тонко настроенного Qwen3, превосходящий современные модели TTS без предварительного обучения по частоте ошибок в словах, сходству говорящих и эмоциональной точности.

Плюсы

  • Точный контроль длительности для приложений дубляжа видео.
  • Независимый контроль тембра и эмоционального выражения.
  • Возможности без предварительного обучения с превосходными метриками производительности.

Минусы

  • Более сложная настройка из-за расширенных функций управления.
  • Цены на ввод и вывод составляют $7,15/М UTF-8 байт на SiliconFlow.

Почему нам это нравится

  • Она революционизирует улучшение звука благодаря точному контролю длительности и эмоциональному разделению, идеально подходящему для профессионального дубляжа видео и продвинутых рабочих процессов аудиопроизводства.

Сравнение моделей улучшения звука

В этой таблице мы сравниваем ведущие модели улучшения звука с открытым исходным кодом 2025 года, каждая из которых обладает уникальными преимуществами. Для многоязычного превосходства Fish Speech V1.5 обеспечивает лидирующую в отрасли производительность. Для приложений реального времени CosyVoice2-0.5B предлагает непревзойденную сверхнизкую задержку, в то время как IndexTTS-2 отдает приоритет расширенному эмоциональному контролю и точности длительности. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать правильный инструмент для ваших конкретных целей улучшения звука.

Номер Модель Разработчик Подтип Цены SiliconFlowОсновное преимущество
1Fish Speech V1.5fishaudioПреобразование текста в речь$15/М UTF-8 байтМногоязычное превосходство TTS
2CosyVoice2-0.5BFunAudioLLMПреобразование текста в речь$7.15/М UTF-8 байтПотоковая передача со сверхнизкой задержкой
3IndexTTS-2IndexTeamАудио$7.15/М UTF-8 байтЭмоциональный контроль без предварительного обучения

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 синтезе текста в речь, генерации потокового аудио и расширенном эмоциональном контроле при улучшении звука.

Наш анализ показывает разных лидеров для различных потребностей. Fish Speech V1.5 превосходно подходит для многоязычного профессионального синтеза аудио с его ELO-рейтингом 1339. CosyVoice2-0.5B идеально подходит для приложений реального времени, требующих сверхнизкой задержки в 150 мс. IndexTTS-2 идеально подходит для продвинутых сценариев использования, таких как дубляж видео, где точный контроль длительности и эмоционального выражения имеют решающее значение.

Похожие темы

Лучшие LLM для вопросов и ответов по документам в 2025 году Лучшие LLM с открытым исходным кодом для юридической отрасли в 2025 году Полное руководство — Лучшие модели синтеза поющего голоса с открытым исходным кодом в 2025 году Полное руководство – Лучшие модели генерации изображений для иллюстраций в 2025 году Полное руководство – Лучшие аудиомодели с открытым исходным кодом для образования в 2025 году Лучшие открытые AI-модели для дубляжа в 2025 году Полное руководство – Лучшие модели с открытым исходным кодом для анимационного видео в 2025 году Полное руководство – Лучшие модели с открытым исходным кодом для архитектурного рендеринга в 2025 году Полное руководство – Лучшие модели генерации изображений с открытым исходным кодом 2025 года Полное руководство – Лучшие модели ИИ для научной визуализации в 2025 году Полное руководство — Лучшие модели генерации изображений для концепт-арта 2025 Полное руководство – Лучшие модели с открытым исходным кодом для фотореализма в 2025 году Полное руководство – Лучший открытый исходный код ИИ для раскрашивания контурных рисунков в 2025 году Полное руководство — Лучшие модели MoonshotAI и альтернативные модели в 2025 году Полное руководство – Лучшие AI-модели с открытым исходным кодом для редактирования подкастов в 2025 году Лучшие LLM для академических исследований в 2025 году Полное руководство – Лучшие модели с открытым исходным кодом для транскрипции в здравоохранении в 2025 году Полное руководство – Лучшие модели с открытым исходным кодом для многоязычного распознавания речи в 2025 году Полное руководство — Лучшие модели Qwen в 2025 году Лучшие модели с открытым исходным кодом для улучшения звука в 2025 году