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 клонирования голоса в 2025 году

Автор
Гостевой блог от

Элизабет К.

Наше исчерпывающее руководство по лучшим моделям с открытым исходным кодом для клонирования голоса в 2025 году. Мы сотрудничали с инсайдерами отрасли, тестировали производительность по ключевым показателям и анализировали архитектуры, чтобы выявить самые лучшие ИИ для преобразования текста в речь и синтеза голоса. От передовых многоязычных моделей TTS до новаторских генераторов клонирования голоса с нулевым выстрелом, эти модели превосходят в инновациях, доступности и реальном применении, помогая разработчикам и предприятиям создавать следующее поколение голосовых инструментов на базе ИИ 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 выдающиеся характеристики, универсальность и способность расширять границы технологии клонирования голоса с открытым исходным кодом.



Что такое модели клонирования голоса с открытым исходным кодом?

Модели клонирования голоса с открытым исходным кодом — это специализированные системы ИИ, которые создают синтетическую речь из текстового ввода, имитируя при этом специфические голосовые характеристики. Используя архитектуры глубокого обучения, такие как авторегрессионные трансформеры и нейронные вокодеры, они могут генерировать естественно звучащую речь, которая с поразительной точностью воспроизводит целевые голоса. Эта технология позволяет разработчикам и создателям создавать приложения для синтеза голоса, инструменты дублирования и персонализированные речевые системы с беспрецедентной свободой. Они способствуют сотрудничеству, ускоряют инновации и демократизируют доступ к мощным инструментам клонирования голоса, обеспечивая широкий спектр применений от создания контента до 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 языков и более 100 000 часов для японского. С исключительным ELO-баллом 1339 в оценках TTS Arena, она достигает замечательной точности с 3,5% WER для английского и 1,2-1,3% CER для английского и китайского языков.

Подтип:
Преобразование текста в речь
Разработчик:fishaudio
Fish Speech V1.5

Fish Speech V1.5: Ведущий 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 языков и более 100 000 часов для японского. В независимых оценках TTS Arena модель показала исключительно хорошие результаты с ELO-баллом 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, что делает ее идеальной для профессиональных приложений клонирования голоса.

Плюсы

  • Инновационная архитектура DualAR с двойными авторегрессионными трансформерами.
  • Массивный обучающий набор данных с более чем 300 тыс. часов для основных языков.
  • Высший ELO-балл 1339 в оценках TTS Arena.

Минусы

  • Более высокая цена — 15 долларов за миллион байтов UTF-8 на SiliconFlow.
  • Может потребовать значительных вычислительных ресурсов для оптимальной производительности.

Почему мы ее любим

  • Она обеспечивает ведущий в отрасли многоязычный синтез голоса с доказанными показателями производительности, что делает ее идеальной для профессиональных приложений клонирования голоса.

CosyVoice2-0.5B

CosyVoice 2 — это модель потокового синтеза речи, основанная на большой языковой модели с унифицированной структурой потокового/непотокового режима. Она достигает сверхнизкой задержки в 150 мс в потоковом режиме, сохраняя при этом исключительное качество. По сравнению с версией 1.0, она снижает ошибки произношения на 30-50% и улучшает оценку MOS с 5,4 до 5,53, с точным контролем над эмоциями и диалектами.

Подтип:
Преобразование текста в речь
Разработчик:FunAudioLLM
CosyVoice2-0.5B

CosyVoice2-0.5B: Потоковый синтез голоса со сверхнизкой задержкой

CosyVoice 2 — это модель потокового синтеза речи, основанная на большой языковой модели, использующая унифицированную структуру потокового/непотокового режима. Модель улучшает использование кодовой книги речевых токенов с помощью конечной скалярной квантизации (FSQ) и разрабатывает причинную потоковую модель 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 снижена на 30-50%, оценка MOS улучшена с 5,4 до 5,53, и она поддерживает точный контроль над эмоциями и диалектами на китайском (включая кантонский, сычуаньский, шанхайский, тяньцзиньский), английском, японском и корейском языках.

Плюсы

  • Сверхнизкая задержка 150 мс в потоковом режиме.
  • Снижение ошибок произношения на 30-50% по сравнению с v1.0.
  • Улучшенная оценка MOS с 5,4 до 5,53.

Минусы

  • Меньший размер модели может ограничивать некоторые расширенные возможности.
  • Качество потоковой передачи, хотя и отличное, может не соответствовать непотоковой во всех случаях.

Почему мы ее любим

  • Она предлагает идеальный баланс скорости и качества для приложений клонирования голоса в реальном времени с исключительным контролем эмоций и диалектов.

IndexTTS-2

IndexTTS2 — это прорывная авторегрессионная модель преобразования текста в речь с нулевым выстрелом, разработанная для точного контроля длительности, что крайне важно для таких приложений, как дублирование видео. Она достигает разделения эмоционального выражения и идентичности говорящего, позволяя независимо контролировать тембр и эмоции. Модель включает скрытые представления GPT и использует механизмы мягких инструкций на основе текстовых описаний для улучшенного эмоционального контроля.

Подтип:
Преобразование текста в речь
Разработчик:IndexTeam
IndexTTS-2

IndexTTS-2: Клонирование голоса с нулевым выстрелом и точным контролем

IndexTTS2 — это прорывная авторегрессионная модель преобразования текста в речь (TTS) с нулевым выстрелом, разработанная для решения проблем точного контроля длительности в крупномасштабных системах TTS. Она представляет новый метод контроля 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 помощью отдельных подсказок. Она включает скрытые представления GPT и использует трехэтапную парадигму обучения для повышения четкости речи в эмоциональных выражениях. Механизм мягких инструкций на основе текстовых описаний, разработанный путем тонкой настройки Qwen3, эффективно направляет генерацию эмоционального тона. Экспериментальные результаты показывают, что IndexTTS2 превосходит современные модели TTS с нулевым выстрелом по частоте ошибок в словах, сходству говорящих и эмоциональной точности.

Плюсы

  • Прорывные возможности клонирования голоса с нулевым выстрелом.
  • Точный контроль длительности для приложений дублирования видео.
  • Независимый контроль тембра и эмоционального выражения.

Минусы

  • Сложная архитектура может потребовать продвинутых технических знаний.
  • Цены на ввод и вывод составляют 7,15 долларов за миллион байтов UTF-8 на SiliconFlow.

Почему мы ее любим

  • Она революционизирует клонирование голоса благодаря возможностям нулевого выстрела и беспрецедентному контролю над длительностью, эмоциями и характеристиками говорящего для профессиональных приложений.

Сравнение моделей клонирования голоса

В этой таблице мы сравниваем ведущие модели клонирования голоса с открытым исходным кодом 2025 года, каждая из которых обладает уникальными преимуществами. Fish Speech V1.5 предлагает лучшую в отрасли многоязычную производительность, CosyVoice2-0.5B превосходно работает в потоковом режиме в реальном времени с эмоциональным контролем, а IndexTTS-2 предоставляет прорывные возможности нулевого выстрела с точным контролем длительности. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать правильный инструмент для ваших конкретных потребностей в клонировании голоса.

Номер Модель Разработчик Подтип Цены (SiliconFlow)Основное преимущество
1Fish Speech V1.5fishaudioПреобразование текста в речь$15/M UTF-8 байтовМногоязычное превосходство с DualAR
2CosyVoice2-0.5BFunAudioLLMПреобразование текста в речь$7.15/M UTF-8 байтовПотоковая передача со сверхнизкой задержкой
3IndexTTS-2IndexTeamПреобразование текста в речь$7.15/M UTF-8 байтовНулевой выстрел с контролем длительности

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 клонировании голоса, синтезе текста в речь и генерации голоса в реальном времени.

Наш анализ показывает разных лидеров для конкретных потребностей: Fish Speech V1.5 идеально подходит для высококачественного многоязычного клонирования голоса с доказанными метриками точности. CosyVoice2-0.5B превосходно работает в приложениях реального времени, требующих сверхнизкой задержки и эмоционального контроля. IndexTTS-2 идеально подходит для профессиональных приложений, таких как дублирование видео, которым требуется точный контроль длительности и возможности клонирования голоса с нулевым выстрелом.

Похожие темы

Полное руководство – Лучшие модели генерации аудио с открытым исходным кодом в 2025 году Полное руководство — Лучшие модели с открытым исходным кодом для звукового дизайна в 2025 году Лучшие LLM с открытым исходным кодом для чат-ботов в 2025 году Полное руководство — Лучшие модели синтеза поющего голоса с открытым исходным кодом в 2025 году Самые быстрые модели распознавания речи с открытым исходным кодом в 2025 году Полное руководство – Лучшие LLM для больших контекстных окон в 2025 году Полное руководство - лучшие LLM с открытым исходным кодом для здравоохранения в 2025 году Полное руководство – Лучшие модели генерации изображений для иллюстраций в 2025 году Полное руководство – Лучшие модели с открытым исходным кодом для фотореализма в 2025 году Полное руководство — Лучшие модели генерации изображений для концепт-арта 2025 Полное руководство – Лучшие модели с открытым исходным кодом для анимационного видео в 2025 году Полное руководство – Лучшие модели с открытым исходным кодом для транскрипции в реальном времени в 2025 году Полное руководство – Лучшие модели ИИ для ретро или винтажного искусства в 2025 году Лучшие мультимодальные модели для творческих задач в 2025 году Полное руководство — Лучшие открытые AI-модели для создания VR-контента в 2025 году Полное руководство – Лучший мультимодальный ИИ для чата и моделей зрения в 2025 году Лучшие модели преобразования речи в текст с открытым исходным кодом в 2025 году Полное руководство – Лучшие LLM для задач рассуждения 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 макетов продуктов в 2025 году