Что такое модели синтеза поющего голоса с открытым исходным кодом?
Модели синтеза поющего голоса с открытым исходным кодом — это специализированные системы ИИ, которые преобразуют текст в естественно звучащую речь и поющие голоса. Используя передовые архитектуры глубокого обучения, такие как авторегрессионные трансформеры и нейронные вокодеры, они генерируют высококачественный голосовой вывод из текстовых описаний. Эта технология позволяет разработчикам и создателям создавать голосовые приложения, многоязычный контент и разрабатывать системы синтеза поющего голоса с беспрецедентной свободой. Они способствуют сотрудничеству, ускоряют инновации и демократизируют доступ к мощным инструментам генерации голоса, обеспечивая широкий спектр применений — от виртуальных помощников до музыкального производства и корпоративных голосовых 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, и более 100 000 часов для японского. В оценках TTS Arena она достигла исключительного ELO-рейтинга 1339, с впечатляющими показателями точности: 3,5% WER и 1,2% CER для английского, и 1,3% CER для китайских иероглифов.
Fish Speech V1.5: Премиальный многоязычный синтез голоса
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, и более 100 000 часов для японского. В независимых оценках TTS Arena модель показала исключительно хорошие результаты, с ELO-рейтингом 1339. Модель достигла частоты ошибок в словах (WER) 3,5% и частоты ошибок в символах (CER) 1,2% для английского, а также CER 1,3% для китайских иероглифов.
Плюсы
- Инновационная архитектура DualAR с двойными авторегрессионными трансформерами.
- Массивный обучающий набор данных с более чем 300 000 часов для основных языков.
- Высочайшая производительность TTS Arena с ELO-рейтингом 1339.
Минусы
- Более высокая цена по сравнению с другими TTS-моделями.
- Может потребоваться техническая экспертиза для оптимальной реализации.
Почему нам это нравится
- Она обеспечивает ведущий в отрасли многоязычный синтез голоса с доказанными показателями производительности и инновационной архитектурой двойного трансформера для профессиональных приложений.
CosyVoice2-0.5B
CosyVoice 2 — это модель потокового синтеза речи, основанная на архитектуре большой языковой модели, с унифицированным дизайном потоковой/непотоковой структуры. Она достигает сверхнизкой задержки в 150 мс в потоковом режиме, сохраняя при этом высокое качество синтеза. По сравнению с v1.0, она снижает ошибки произношения на 30%-50% и улучшает оценку MOS с 5,4 до 5,53, поддерживая китайские диалекты, английский, японский, корейский с кросс-языковыми возможностями.
CosyVoice2-0.5B: Потоковый синтез голоса со сверхнизкой задержкой
CosyVoice 2 — это модель потокового 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), 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 была снижена на 30%-50%, оценка MOS улучшилась с 5,4 до 5,53, и поддерживается тонкий контроль над эмоциями и диалектами.
Плюсы
- Сверхнизкая задержка потоковой передачи всего 150 мс.
- Снижение ошибок произношения на 30%-50% по сравнению с v1.0.
- Улучшенная оценка MOS с 5,4 до 5,53.
Минусы
- Меньшее количество параметров (0,5B) по сравнению с более крупными моделями.
- Ограничено преобразованием текста в речь без расширенного контроля эмоций.
Почему нам это нравится
- Она сочетает возможности потоковой передачи в реальном времени с высококачественным синтезом, что делает ее идеальной для живых приложений и интерактивных голосовых систем.
IndexTTS-2
IndexTTS2 — это прорывная авторегрессионная модель преобразования текста в речь (TTS) с нулевым обучением, решающая проблемы точного контроля длительности. Она обеспечивает разделение эмоционального выражения и идентичности говорящего, позволяя независимо управлять тембром и эмоциями. Модель включает скрытые представления GPT и трехэтапную парадигму обучения, с механизмом мягких инструкций на основе текстовых описаний для эмоционального контроля, превосходящим современные модели по частоте ошибок в словах, сходству с говорящим и эмоциональной точности.
IndexTTS-2: Расширенное управление эмоциональным голосом
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 дубляж видео. 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 эмоционального выражения и идентичности говорящего, позволяя независимо управлять тембром и эмоциями с помощью отдельных подсказок. Модель включает скрытые представления GPT и использует новую трехэтапную парадигму обучения.
Плюсы
- Прорывной TTS с нулевым обучением и точным контролем длительности.
- Независимый контроль тембра и эмоционального выражения.
- Скрытые представления GPT для улучшенной четкости речи.
Минусы
- Сложная архитектура может потребовать продвинутых технических знаний.
- Более высокие вычислительные требования для оптимальной производительности.
Почему нам это нравится
- Она революционизирует синтез голоса с независимым эмоциональным и речевым контролем, идеально подходящим для продвинутых приложений, таких как дубляж видео и генерация выразительного голоса.
Сравнение моделей синтеза голоса
В этой таблице мы сравниваем ведущие модели синтеза голоса с открытым исходным кодом 2025 года, каждая из которых обладает уникальными преимуществами. Для премиального многоязычного синтеза Fish Speech V1.5 обеспечивает лучшую в отрасли производительность. Для потоковых приложений в реальном времени CosyVoice2-0.5B предлагает сверхнизкую задержку. Для расширенного эмоционального контроля и возможностей нулевого обучения IndexTTS-2 предлагает прорывные инновации. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать правильный инструмент для ваших конкретных потребностей в синтезе голоса.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цены SiliconFlow | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Fish Speech V1.5 | fishaudio | Преобразование текста в речь | $15/М UTF-8 байт | Премиальная многоязычная производительность |
| 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 | Расширенный эмоциональный контроль |
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, многоязычной поддержке и расширенных возможностях управления голосом.
Наш анализ показывает разных лидеров для конкретных потребностей. Fish Speech V1.5 — лучший выбор для премиальных многоязычных приложений, требующих высокой точности. CosyVoice2-0.5B превосходен в сценариях потоковой передачи в реальном времени с задержкой 150 мс. IndexTTS-2 лучше всего подходит для приложений, требующих точного эмоционального контроля и возможностей клонирования голоса с нулевым обучением.