Что такое модели клонирования голоса для периферийного развертывания?
Модели клонирования голоса для периферийного развертывания — это специализированные модели ИИ для преобразования текста в речь (TTS), оптимизированные для эффективной работы на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как смартфоны, устройства IoT и встроенные системы. Эти модели используют передовые архитектуры, такие как авторегрессионные трансформеры и конечное скалярное квантование, для обеспечения высококачественного, естественно звучащего синтеза речи с минимальной задержкой и вычислительными затратами. Они обеспечивают клонирование голоса с нулевым обучением, позволяя пользователям воспроизводить любой голос из коротких аудиосэмплов без обширного обучения. Эта технология демократизирует доступ к профессиональному синтезу голоса, позволяя использовать приложения в реальном времени для связи, вспомогательных технологий, создания контента и многоязычных голосовых интерфейсов — все это при сохранении конфиденциальности и производительности на периферийных устройствах.
FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B
CosyVoice 2 — это модель потокового синтеза речи, основанная на большой языковой модели, использующая унифицированную структуру потоковой/непотоковой передачи. Модель улучшает использование кодовой книги речевых токенов с помощью конечного скалярного квантования (FSQ), упрощает архитектуру языковой модели преобразования текста в речь и разрабатывает причинно-следственную потоковую модель 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.
FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B: Потоковый синтез голоса со сверхнизкой задержкой
CosyVoice 2 — это модель потокового синтеза речи, основанная на большой языковой модели, использующая унифицированную структуру потоковой/непотоковой передачи. Модель улучшает использование кодовой книги речевых токенов с помощью конечного скалярного квантования (FSQ), упрощает архитектуру языковой модели преобразования текста в речь и разрабатывает причинно-следственную потоковую модель 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 снижена на 30%-50%, оценка MOS улучшилась с 5.4 до 5.53, и поддерживается тонкий контроль над эмоциями и диалектами. Модель поддерживает китайский (включая диалекты: кантонский, сычуаньский, шанхайский, тяньцзиньский и т. д.), английский, японский, корейский, а также поддерживает кросс-языковые и смешанные языковые сценарии.
Плюсы
- Сверхнизкая задержка 150 мс в потоковом режиме, идеально подходит для периферийного развертывания.
- Компактная модель с 0.5B параметрами, оптимизированная для устройств с ограниченными ресурсами.
- Снижение частоты ошибок произношения на 30%-50% по сравнению с v1.0.
Минусы
- Меньший размер модели может ограничивать некоторые расширенные функции настройки голоса.
- Поддержка диалектов в основном сосредоточена на китайских вариантах.
Почему нам это нравится
- Она обеспечивает высококачественный синтез голоса в реальном времени с задержкой 150 мс, что делает ее идеальным выбором для сценариев периферийного развертывания, требующих мгновенного ответа и минимальных вычислительных ресурсов.
fishaudio/fish-speech-1.5
Fish Speech V1.5 — это ведущая модель преобразования текста в речь (TTS) с открытым исходным кодом. Модель использует инновационную архитектуру DualAR, отличающуюся двойной авторегрессионной конструкцией трансформера. 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, набрав ELO-рейтинг 1339.
fishaudio/fish-speech-1.5: Многоязычное клонирование голоса с высоким рейтингом
Fish Speech V1.5 — это ведущая модель преобразования текста в речь (TTS) с открытым исходным кодом. Модель использует инновационную архитектуру DualAR, отличающуюся двойной авторегрессионной конструкцией трансформера. 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, набрав ELO-рейтинг 1339. Модель достигла частоты ошибок по словам (WER) 3.5% и частоты ошибок по символам (CER) 1.2% для английского языка, а также CER 1.3% для китайских иероглифов. Эта исключительная точность в сочетании с обширным многоязычным обучением делает ее идеальной для периферийного развертывания в глобальных приложениях клонирования голоса.
Плюсы
- Высококлассная производительность с ELO-рейтингом 1339 на TTS Arena.
- Инновационная архитектура DualAR с двойным авторегрессионным трансформером.
- Обширное обучение: более 300 000 часов для английского и китайского языков.
Минусы
- Больший размер модели может потребовать оптимизации для некоторых периферийных устройств.
- Более высокая цена в $15/M UTF-8 байт на SiliconFlow по сравнению с альтернативами.
Почему нам это нравится
- Она сочетает в себе лидирующую по бенчмаркам точность с надежными многоязычными возможностями и инновационной архитектурой двойного трансформера, что делает ее золотым стандартом для высококачественного клонирования голоса на периферийных устройствах.
IndexTeam/IndexTTS-2
IndexTTS2 — это прорывная авторегрессионная модель преобразования текста в речь (TTS) с нулевым обучением, разработанная для решения проблемы точного контроля длительности в крупномасштабных системах TTS. Она представляет новый 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.
IndexTeam/IndexTTS-2: Клонирование голоса с нулевым обучением и точным контролем длительности
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 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 контролировать тембр и эмоции с помощью отдельных подсказок. Для повышения четкости речи при сильно эмоциональных выражениях модель включает скрытые представления GPT и использует новую трехэтапную парадигму обучения. Чтобы снизить барьер для эмоционального контроля, она также включает механизм мягких инструкций, основанный на текстовых описаниях, разработанный путем тонкой настройки Qwen3, для эффективного управления генерацией речи с желаемым эмоциональным тоном. Экспериментальные результаты показывают, что IndexTTS2 превосходит современные модели TTS с нулевым обучением по частоте ошибок по словам, сходству говорящих и эмоциональной точности на нескольких наборах данных.
Плюсы
- Клонирование голоса с нулевым обучением без необходимости обширных обучающих данных.
- Точный контроль длительности для таких приложений, как дубляж видео.
- Независимый контроль тембра и эмоций с помощью отдельных подсказок.
Минусы
- Может потребоваться более сложная подсказка для оптимального эмоционального контроля.
- Авторегрессионный подход может быть медленнее потоковых моделей для приложений реального времени.
Почему нам это нравится
- Она революционизирует клонирование голоса благодаря возможности нулевого обучения и беспрецедентному контролю над длительностью, эмоциями и тембром — идеально подходит для периферийного развертывания в профессиональном дубляже, создании контента и интерактивных голосовых приложениях.
Сравнение моделей клонирования голоса
В этой таблице мы сравниваем ведущие модели клонирования голоса 2025 года, оптимизированные для периферийного развертывания, каждая из которых обладает уникальной сильной стороной. Для потоковой передачи со сверхнизкой задержкой FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B обеспечивает исключительную эффективность. Для лидирующей по бенчмаркам многоязычной точности fishaudio/fish-speech-1.5 предлагает непревзойденное качество, в то время как IndexTeam/IndexTTS-2 отдает приоритет клонированию голоса с нулевым обучением и точным контролем длительности и эмоций. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать правильный инструмент для вашего конкретного сценария периферийного развертывания.
| Номер | Модель | Разработчик | Подтип | Цена (SiliconFlow) | Основное преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | Преобразование текста в речь | $7.15/M UTF-8 байт | Потоковая передача со сверхнизкой задержкой 150 мс |
| 2 | fishaudio/fish-speech-1.5 | fishaudio | Преобразование текста в речь | $15/M UTF-8 байт | Высококлассная точность (ELO 1339) |
| 3 | IndexTeam/IndexTTS-2 | IndexTeam | Аудио/Преобразование текста в речь | $7.15/M UTF-8 байт | Нулевое обучение с контролем длительности |
Часто задаваемые вопросы
Наши три лучшие модели на 2025 год — это FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B, fishaudio/fish-speech-1.5 и IndexTeam/IndexTTS-2. Каждая из этих моделей выделяется своими инновациями, оптимизацией для периферийного развертывания и уникальным подходом к решению проблем в области клонирования голоса в реальном времени, многоязычного синтеза и точного эмоционального контроля.
Наш углубленный анализ показывает, что FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B является лучшим выбором для периферийного развертывания в реальном времени, достигая сверхнизкой задержки в 150 мс в потоковом режиме с компактным размером в 0.5B параметров. Для приложений, требующих высочайшей точности и многоязычной поддержки, fishaudio/fish-speech-1.5 лидирует с ELO-рейтингом 1339. Для клонирования голоса с нулевым обучением и точным контролем длительности и эмоций IndexTeam/IndexTTS-2 является оптимальным решением.