Что такое модели с открытым исходным кодом для многоязычного распознавания речи?
Модели с открытым исходным кодом для многоязычного распознавания речи — это специализированные системы ИИ, предназначенные для понимания, обработки и генерации речи на нескольких языках и диалектах. Эти модели используют передовые архитектуры глубокого обучения, такие как двойные авторегрессионные трансформеры, для преобразования текста в естественно звучащую речь или распознавания устной речи с высокой точностью. Они поддерживают различные лингвистические сценарии, включая кросс-языковой синтез, распознавание диалектов и обработку смешанных языков. Эта технология демократизирует доступ к мощным многоязычным речевым возможностям, позволяя разработчикам создавать инклюзивные приложения для глобальной аудитории, одновременно способствуя сотрудничеству и инновациям в исследованиях речевого ИИ.
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. 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 оценках TTS Arena она достигла исключительного рейтинга ELO 1339, с впечатляющими показателями точности: 3,5% WER и 1,2% CER для английского языка, и 1,3% CER для китайских иероглифов.
Fish Speech V1.5: Ведущая многоязычная производительность TTS
Fish Speech V1.5 — это ведущая модель преобразования текста в речь (TTS) с открытым исходным кодом, использующая инновационную архитектуру DualAR с двойным авторегрессионным трансформером. 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, получив рейтинг ELO 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.
Плюсы
- Исключительный рейтинг ELO 1339 в оценках TTS Arena.
- Низкие показатели ошибок: 3,5% WER и 1,2% CER для английского языка.
- Огромный объем обучающих данных: более 300 тыс. часов для английского и китайского языков.
Минусы
- Более высокая цена по сравнению с другими моделями TTS.
- Ограничено тремя основными языками (английский, китайский, японский).
Почему нам это нравится
- Она обеспечивает лидирующую в отрасли многоязычную производительность TTS с исключительной точностью и инновационной архитектурой, что делает ее идеальной для высококачественных приложений синтеза речи.
CosyVoice2-0.5B
CosyVoice 2 — это потоковая модель синтеза речи, основанная на архитектуре большой языковой модели, использующая унифицированный дизайн потоковой/непотоковой структуры. Она достигает сверхнизкой задержки в 150 мс в потоковом режиме, сохраняя при этом качество. По сравнению с v1.0, она снижает ошибки произношения на 30%-50% и улучшает оценку MOS с 5,4 до 5,53. Она поддерживает китайский (включая кантонский, сычуаньский, шанхайский, тяньцзиньский диалекты), английский, японский, корейский языки и кросс-языковые сценарии.
CosyVoice2-0.5B: Расширенный потоковый синтез речи
CosyVoice 2 — это потоковая модель синтеза речи, основанная на большой языковой модели, использующая унифицированный дизайн потоковой/непотоковой структуры. Модель улучшает использование кодовой книги речевых токенов с помощью конечного скалярного квантования (FSQ) и разрабатывает причинно-следственную потоковую модель сопоставления с учетом фрагментов. В потоковом режиме она достигает сверхнизкой задержки в 150 мс, сохраняя при этом качество синтеза почти идентичное непотоковому режиму. По сравнению с версией 1.0, частота ошибок произношения была снижена на 30%-50%, оценка MOS улучшилась с 5,4 до 5,53, и поддерживается детальный контроль над эмоциями и диалектами. Модель поддерживает китайский (включая диалекты: кантонский, сычуаньский, шанхайский, тяньцзиньский), английский, японский, корейский языки и кросс-языковые сценарии.
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
- Меньший размер модели (0,5 млрд параметров) может ограничивать сложность.
- Качество потоковой передачи зависит от условий сети.
Почему нам это нравится
- Она сочетает возможности потоковой передачи в реальном времени с исключительным разнообразием диалектов, что делает ее идеальной для многоязычных приложений в реальном времени, требующих низкой задержки и высокого качества.
IndexTTS-2
IndexTTS2 — это прорывная авторегрессионная модель преобразования текста в речь (Text-to-Speech) с нулевым обучением, решающая проблемы точного контроля длительности в крупномасштабных системах TTS. Она представляет новые методы контроля длительности речи, поддерживающие явное указание токенов и авторегрессионные режимы генерации. Модель достигает разделения эмоционального выражения и идентификации говорящего, обеспечивая независимый контроль с помощью отдельных подсказок. Она включает скрытые представления GPT и использует трехэтапную парадигму обучения для повышения четкости эмоциональной речи.
IndexTTS-2: Революционный контроль длительности с нулевым обучением
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 генерируемых токенов для точной длительности, и другой, который генерирует речь свободно в авторегрессионном режиме. Кроме того, IndexTTS2 достигает разделения эмоционального выражения и идентификации говорящего, обеспечивая независимый контроль над тембром и эмоциями с помощью отдельных подсказок. 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 в словах, сходству с говорящим и эмоциональной точности на нескольких наборах данных.
Плюсы
- Прорывные возможности нулевого обучения без тренировки говорящего.
- Точный контроль длительности для приложений дубляжа видео.
- Независимый контроль над тембром и эмоциональным выражением.
Минусы
- Сложная архитектура может потребовать больше вычислительных ресурсов.
- Трехэтапная парадигма обучения увеличивает сложность реализации.
Почему нам это нравится
- Она революционизирует синтез речи благодаря возможностям нулевого обучения и точному контролю длительности, что делает ее идеальной для профессиональных приложений, таких как дубляж видео и создание контента.
Сравнение моделей многоязычного распознавания речи
В этой таблице мы сравниваем ведущие модели многоязычного распознавания речи 2025 года, каждая из которых обладает уникальными преимуществами. Fish Speech V1.5 превосходит по многоязычной точности благодаря обширным обучающим данным. CosyVoice2-0.5B предлагает потоковую передачу в реальном времени с исключительной поддержкой диалектов. IndexTTS-2 предоставляет прорывные возможности нулевого обучения с точным контролем длительности. Это параллельное сравнение поможет вам выбрать подходящую модель для ваших конкретных потребностей в многоязычном распознавании речи.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены SiliconFlow | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Fish Speech V1.5 | fishaudio | Преобразование текста в речь | $15/М UTF-8 байт | Ведущая многоязычная точность |
| 2 | CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | Преобразование текста в речь | $7.15/М UTF-8 байт | Потоковая передача со сверхнизкой задержкой |
| 3 | IndexTTS-2 | IndexTeam | Преобразование текста в речь | $7.15/М UTF-8 байт | Контроль длительности с нулевым обучением |
Часто задаваемые вопросы
Наши три главные рекомендации на 2025 год — Fish Speech V1.5, CosyVoice2-0.5B и IndexTTS-2. Каждая из этих моделей выделяется своей инновационностью, многоязычной производительностью и уникальным подходом к решению проблем в синтезе текста в речь и кросс-языковой генерации речи.
Наш анализ показывает разных лидеров для конкретных потребностей. Fish Speech V1.5 лучше всего подходит для высокоточного многоязычного TTS с обширными обучающими данными. CosyVoice2-0.5B превосходен в приложениях реального времени, требующих низкой задержки и поддержки диалектов. IndexTTS-2 идеален для приложений, требующих возможностей нулевого обучения и точного контроля длительности, таких как дубляж видео.