Что такое модели транскрипции в реальном времени с открытым исходным кодом?
Модели транскрипции в реальном времени с открытым исходным кодом — это специализированные системы ИИ, которые преобразуют устную речь в текст в реальном времени. Используя передовые архитектуры глубокого обучения, они обрабатывают аудиопотоки и выдают точный текстовый вывод с минимальной задержкой. Эта технология позволяет разработчикам и создателям создавать службы транскрипции, голосовых помощников и инструменты доступности с беспрецедентной свободой. Они способствуют сотрудничеству, ускоряют инновации и демократизируют доступ к мощным возможностям распознавания речи, позволяя использовать приложения от живых субтитров до корпоративных коммуникационных решений.
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. В независимых оценках TTS Arena модель достигла рейтинга ELO 1339 с исключительной точностью: 3,5% WER и 1,2% CER для английского языка, и 1,3% CER для китайских иероглифов.
Fish Speech V1.5: Многоязычное превосходство в синтезе речи
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 достигла рейтинга ELO 1339 с исключительной точностью: 3,5% WER и 1,2% CER для английского языка, и 1,3% CER для китайских иероглифов.
Плюсы
- Исключительная точность с 3,5% WER для английского языка.
- Инновационная архитектура DualAR.
- Массивный набор обучающих данных (более 300 000 часов).
Минусы
- Более высокая цена — $15/М UTF-8 байт на SiliconFlow.
- В основном ориентирована на TTS, а не на транскрипцию.
Почему нам это нравится
- Она обеспечивает лучшую в отрасли точность с многоязычной поддержкой, что делает ее идеальной для высококачественных приложений синтеза речи, требующих исключительной точности.
CosyVoice2-0.5B
CosyVoice 2 — это модель потокового синтеза речи, основанная на большой языковой модели с унифицированной структурой для потоковой/непотоковой передачи. Она достигает сверхнизкой задержки в 150 мс в потоковом режиме, сохраняя при этом качество синтеза. По сравнению с версией 1.0, частота ошибок произношения снизилась на 30%-50%, оценка MOS улучшилась до 5,53, поддерживая китайские диалекты, английский, японский, корейский языки с кросс-языковыми возможностями.
CosyVoice2-0.5B: Решение для потоковой передачи с ультранизкой задержкой
CosyVoice 2 — это модель потокового синтеза речи, основанная на большой языковой модели с унифицированной структурой для потоковой/непотоковой передачи. Она достигает сверхнизкой задержки в 150 мс в потоковом режиме, сохраняя при этом качество синтеза, идентичное непотоковому режиму. Модель улучшает использование кодовой книги речевых токенов с помощью конечного скалярного квантования (FSQ) и поддерживает потоковую передачу с учетом фрагментов. По сравнению с версией 1.0, частота ошибок произношения снизилась на 30%-50%, оценка MOS улучшилась до 5,53, поддерживая китайские диалекты, английский, японский, корейский языки с кросс-языковыми возможностями.
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 параметра 0,5B по сравнению с более крупными моделями.
- В основном оптимизирована для синтеза, а не для транскрипции.
Почему нам это нравится
- Она обеспечивает идеальный баланс между скоростью и качеством с задержкой 150 мс, что делает ее идеальной для приложений реального времени, требующих немедленного ответа.
IndexTTS-2
IndexTTS2 — это прорывная авторегрессионная модель преобразования текста в речь с нулевым обучением, разработанная для точного контроля длительности в крупномасштабных системах TTS. Она обеспечивает разделение 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 в словах, сходству говорящих и эмоциональной точности.
IndexTTS-2: Расширенное управление речью с нулевым обучением
IndexTTS2 — это прорывная авторегрессионная модель преобразования текста в речь с нулевым обучением, разработанная для решения проблем точного контроля длительности в крупномасштабных системах TTS. Она представляет новые методы контроля длительности речи с двумя режимами: явная генерация токенов для точной длительности и свободная авторегрессионная генерация. Модель обеспечивает разделение эмоционального выражения и идентификации говорящего, позволяя независимо управлять тембром и эмоциями с помощью отдельных подсказок. Она включает скрытые представления GPT и использует новую трехэтапную парадигму обучения, превосходящую современные модели TTS с нулевым обучением по частоте ошибок в словах, сходству говорящих и эмоциональной точности в нескольких наборах данных.
Плюсы
- Прорывные возможности нулевого обучения с контролем длительности.
- Независимый контроль тембра и эмоций.
- Превосходная производительность по частоте ошибок в словах и сходству говорящих.
Минусы
- Сложная архитектура может потребовать технических знаний.
- Ориентирована на синтез, а не на прямую транскрипцию.
Почему нам это нравится
- Она предлагает беспрецедентный контроль над генерацией речи с возможностями нулевого обучения, идеально подходящий для приложений, требующих точного эмоционального и временного контроля.
Сравнение моделей ИИ
В этой таблице мы сравниваем ведущие модели с открытым исходным кодом 2025 года для транскрипции в реальном времени и синтеза речи, каждая из которых обладает уникальными преимуществами. Fish Speech V1.5 обеспечивает исключительную многоязычную точность, CosyVoice2-0.5B предлагает потоковую передачу с ультранизкой задержкой, а IndexTTS-2 предоставляет расширенные возможности управления с нулевым обучением. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать подходящий инструмент для ваших конкретных потребностей в транскрипции или синтезе речи.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены (SiliconFlow) | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Fish Speech V1.5 | fishaudio | Преобразование текста в речь | $15/М UTF-8 байт | Исключительная многоязычная точность |
| 2 | CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | Преобразование текста в речь | $7.15/М UTF-8 байт | Ультранизкая задержка (150 мс) |
| 3 | IndexTTS-2 | IndexTeam | Аудио | $7.15/М UTF-8 байт | Контроль длительности с нулевым обучением |
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 задач в области обработки речи в реальном времени и синтеза текста в речь с исключительной точностью и низкой задержкой.
Наш анализ показывает разных лидеров для конкретных потребностей. Fish Speech V1.5 — лучший выбор для многоязычной точности с исключительными показателями ошибок. CosyVoice2-0.5B превосходно подходит для приложений реального времени, требующих сверхнизкой задержки в 150 мс. IndexTTS-2 лучше всего подходит для приложений, требующих точного контроля над генерацией речи с возможностями нулевого обучения.