Что такое модели подавления шума с открытым исходным кодом?
Модели подавления шума с открытым исходным кодом — это специализированные системы ИИ, разработанные для уменьшения нежелательного фонового шума и улучшения качества звука в приложениях для обработки речи и аудио. Используя передовые архитектуры глубокого обучения и методы обработки сигналов, эти модели могут эффективно отфильтровывать шум, сохраняя при этом четкость и естественность речи. Они позволяют разработчикам и создателям создавать более чистые, профессиональные аудио-опыты с беспрецедентной доступностью. Эти модели способствуют сотрудничеству, ускоряют инновации и демократизируют доступ к мощным инструментам обработки звука, обеспечивая широкий спектр применений от голосовых помощников до профессионального аудиопроизводства.
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 часов обучающих данных для английского и китайского языков и более 100 000 часов для японского. Модель достигла исключительной производительности с рейтингом ELO 1339 в оценках TTS Arena и демонстрирует превосходную чистоту звука с низкими показателями ошибок: 3,5% WER и 1,2% CER для английского языка, а также 1,3% CER для китайских иероглифов.
Fish Speech V1.5: Ведущая TTS с превосходным качеством 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. 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 модель показала исключительно хорошие результаты с рейтингом 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, демонстрируя исключительную чистоту звука и синтез без шумов.
Плюсы
- Инновационная архитектура DualAR для превосходного качества звука.
- Многоязычная поддержка с обширными обучающими данными.
- Высочайшая производительность с рейтингом ELO 1339.
Минусы
- Более высокая цена по сравнению с другими моделями TTS.
- Может потребовать технических знаний для оптимального развертывания.
Почему нам это нравится
- Она обеспечивает исключительную чистоту звука с минимальными артефактами, что делает ее идеальной для профессиональных приложений, требующих чистого, бесшумного синтеза речи.
CosyVoice2-0.5B
CosyVoice 2 — это модель потокового синтеза речи, основанная на большой языковой модели с унифицированной архитектурой для потокового и непотокового режимов. Она обеспечивает сверхнизкую задержку в 150 мс, сохраняя при этом высокое качество синтеза. По сравнению с версией 1.0, частота ошибок произношения снижена на 30%-50%, оценки MOS улучшились с 5,4 до 5,53, и модель поддерживает тонкий контроль над эмоциями и диалектами на нескольких языках, включая китайские диалекты, английский, японский и корейский.
CosyVoice2-0.5B: Продвинутая потоковая передача с шумоподавлением
CosyVoice 2 — это модель потокового синтеза речи, основанная на большой языковой модели, использующая унифицированную архитектуру для потокового и непотокового режимов. Модель улучшает качество звука за счет конечного скалярного квантования (FSQ) и разрабатывает причинную потоковую модель с учетом фрагментов. В потоковом режиме она обеспечивает сверхнизкую задержку в 150 мс, сохраняя при этом качество синтеза почти идентичное непотоковому режиму. По сравнению с версией 1.0, частота ошибок произношения снижена на 30%-50%, оценка MOS улучшилась с 5,4 до 5,53, демонстрируя значительное улучшение шумоподавления и чистоты звука.
Плюсы
- Сверхнизкая задержка 150 мс в потоковом режиме.
- Снижение ошибок произношения на 30%-50%.
- Улучшение оценки MOS с 5,4 до 5,53.
Минусы
- Меньшее количество параметров может ограничивать некоторые расширенные функции.
- Качество потоковой передачи зависит от условий сети.
Почему нам это нравится
- Она сочетает обработку в реальном времени со значительными улучшениями шумоподавления, что делает ее идеальной для живых приложений, требующих чистого аудиовыхода.
IndexTTS-2
IndexTTS2 — это прорывная авторегрессионная модель преобразования текста в речь (Text-to-Speech) с нулевым обучением, разработанная для точного контроля длительности и улучшения четкости речи. Она решает проблемы подавления шума в эмоциональных выражениях путем включения скрытых представлений GPT и новой трехэтапной парадигмы обучения. Модель достигает разделения между эмоциональным выражением и идентификацией говорящего, обеспечивая независимый контроль над тембром и эмоциями, сохраняя при этом превосходное качество звука и превосходя современные модели по частоте ошибок в словах и сходству с говорящим.
IndexTTS-2: TTS с нулевым обучением и расширенным контролем шума
IndexTTS2 — это прорывная авторегрессионная модель преобразования текста в речь (Text-to-Speech) с нулевым обучением, разработанная для решения проблем контроля длительности при сохранении превосходной чистоты звука. Она включает скрытые представления GPT и использует новую трехэтапную парадигму обучения для улучшения четкости речи, особенно в сильно эмоциональных выражениях. Модель обеспечивает разделение между эмоциональным выражением и идентификацией говорящего, позволяя независимо контролировать тембр и эмоции. Экспериментальные результаты показывают, что IndexTTS2 превосходит современные модели TTS с нулевым обучением по частоте ошибок в словах, сходству с говорящим и эмоциональной точности, сохраняя при этом отличные возможности шумоподавления.
Плюсы
- Продвинутые возможности нулевого обучения с точным контролем длительности.
- Улучшенная четкость речи благодаря скрытым представлениям GPT.
- Превосходная производительность по частоте ошибок и сходству с говорящим.
Минусы
- Более сложная архитектура может потребовать дополнительных вычислительных ресурсов.
- Производительность нулевого обучения может варьироваться в зависимости от качества входных данных.
Почему нам это нравится
- Она превосходно поддерживает чистое качество звука в эмоциональных выражениях, обеспечивая беспрецедентный контроль над характеристиками речи, что идеально подходит для профессиональных аудиоприложений.
Сравнение моделей ИИ
В этой таблице мы сравниваем ведущие модели с открытым исходным кодом для подавления шума 2025 года, каждая из которых обладает уникальными преимуществами в обработке звука. Fish Speech V1.5 предлагает исключительную многоязычную четкость, CosyVoice2-0.5B обеспечивает потоковую передачу в реальном времени с улучшенным качеством звука, а IndexTTS-2 превосходит в генерации с нулевым обучением и расширенным контролем шума. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать правильный инструмент для ваших конкретных целей по обработке звука и подавлению шума.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены SiliconFlow | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Fish Speech V1.5 | fishaudio | Преобразование текста в речь | $15/М UTF-8 байт | Превосходная многоязычная четкость |
| 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 | Нулевое обучение с контролем 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 в качестве звука, возможностями шумоподавления и уникальными подходами к решению проблем чистого синтеза речи и обработки звука.
Наш анализ показывает разных лидеров для различных потребностей. Fish Speech V1.5 идеально подходит для многоязычных приложений, требующих максимальной чистоты звука. CosyVoice2-0.5B превосходен в сценариях потоковой передачи в реальном времени со значительными улучшениями шумоподавления. IndexTTS-2 идеально подходит для приложений, требующих синтеза эмоциональной речи при сохранении чистого аудиовыхода.