blue pastel abstract background with subtle geometric shapes. Image height is 600 and width is 1920

Полное руководство — Самые быстрые легковесные модели распознавания речи в 2026 году

Автор
Гостевой блог от

Элизабет К.

Наше исчерпывающее руководство по самым быстрым легковесным моделям распознавания речи 2026 года. Мы сотрудничали с инсайдерами отрасли, тестировали производительность по ключевым бенчмаркам и анализировали архитектуры, чтобы выявить лучшие в области ИИ для преобразования текста в речь. От синтеза потокового аудио со сверхнизкой задержкой до многоязычной поддержки и клонирования голоса с нулевым обучением — эти модели превосходны по скорости, эффективности и реальному применению, помогая разработчикам и компаниям создавать следующее поколение голосовых инструментов на базе ИИ с помощью таких сервисов, как SiliconFlow. Наши три главные рекомендации на 2026 год: FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B, fishaudio/fish-speech-1.5 и IndexTeam/IndexTTS-2 — каждая выбрана за выдающуюся производительность, легковесную архитектуру и способность расширять границы быстрого синтеза речи.



Что такое самые быстрые легковесные модели распознавания речи?

Самые быстрые легковесные модели распознавания речи — это специализированные системы ИИ, оптимизированные для преобразования текста в естественно звучащую речь с минимальной задержкой и вычислительными требованиями. Используя передовые архитектуры, такие как авторегрессионные трансформеры и фреймворки потокового синтеза, они обеспечивают высококачественный голосовой вывод, сохраняя при этом эффективность. Эта технология позволяет разработчикам интегрировать голосовые возможности в реальном времени в приложения, от виртуальных помощников до дубляжа видео, с беспрецедентной скоростью и точностью. Они способствуют инновациям, демократизируют доступ к мощным инструментам синтеза речи и обеспечивают широкий спектр приложений, от мобильных приложений до крупномасштабных корпоративных голосовых решений.

FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B

CosyVoice 2 — это модель потокового синтеза речи, основанная на большой языковой модели, использующая унифицированную структуру потокового/непотокового режима. 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.

Подтип:
Преобразование текста в речь
Разработчик:FunAudioLLM
FunAudioLLM CosyVoice2

FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B: Чемпион по сверхнизкой задержке

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), упрощает архитектуру языковой модели преобразования текста в речь и разрабатывает причинно-следственную модель 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 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 межъязыковые и смешанные языковые сценарии. Имея всего 0.5 миллиарда параметров, эта модель обеспечивает исключительную эффективность всего за $7.15/М UTF-8 байт на SiliconFlow.

Преимущества

  • Сверхнизкая задержка 150 мс в потоковом режиме.
  • Снижение частоты ошибок произношения на 30%-50% по сравнению с v1.0.
  • Улучшенная оценка MOS с 5.4 до 5.53.

Недостатки

  • Меньший размер модели может ограничивать некоторые расширенные функции.
  • В основном оптимизирована для потоковых сценариев.

Почему нам это нравится

  • Она обеспечивает лучшую в отрасли задержку в 150 мс с исключительным качеством, что делает ее идеальной для разговорного ИИ в реальном времени и приложений для прямых трансляций, где скорость критически важна.

fishaudio/fish-speech-1.5

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 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.

Подтип:
Преобразование текста в речь
Разработчик:fishaudio
fishaudio Fish Speech

fishaudio/fish-speech-1.5: Лидер многоязычной точности

Fish Speech V1.5 — это ведущая модель преобразования текста в речь (TTS) с открытым исходным кодом. Модель использует инновационную архитектуру DualAR, включающую двойной авторегрессионный трансформер. 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 1339 баллов ELO. 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 глобальных приложений. Доступна на SiliconFlow по цене $15/М UTF-8 байт.

Преимущества

  • Инновационная двойная авторегрессионная архитектура DualAR.
  • Высший балл ELO 1339 в оценках TTS Arena.
  • Исключительная точность: 3.5% WER, 1.2% CER для английского языка.

Недостатки

  • Более высокая цена: $15/М UTF-8 байт на SiliconFlow.
  • Может требовать больше вычислительных ресурсов, чем меньшие модели.

Почему нам это нравится

  • Ее исключительные показатели точности и огромный многоязычный набор данных для обучения делают ее золотым стандартом для приложений, требующих высочайшего качества синтеза речи на разных языках.

IndexTeam/IndexTTS-2

IndexTTS2 — это прорывная авторегрессионная модель преобразования текста в речь (TTS) с нулевым обучением, разработанная для точного контроля длительности, что критически важно для таких приложений, как дубляж видео. Она обеспечивает разделение эмоционального выражения и идентификации говорящего, позволяя независимо контролировать тембр и эмоции с помощью отдельных подсказок. Экспериментальные результаты показывают, что IndexTTS2 превосходит современные модели TTS с нулевым обучением по частоте ошибок по словам, сходству голоса говорящего и эмоциональной точности.

Подтип:
Преобразование текста в речь
Разработчик:IndexTeam
IndexTeam IndexTTS

IndexTeam/IndexTTS-2: Мощный инструмент для точного контроля с нулевым обучением

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 обеспечивает разделение эмоционального выражения и идентификации говорящего, позволяя независимо контролировать тембр и эмоции с помощью отдельных подсказок. Для повышения четкости речи при высокоэмоциональных выражениях модель включает скрытые представления GPT и использует новую трехэтапную парадигму обучения. Для снижения барьера 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 голоса говорящего и эмоциональной точности на нескольких наборах данных. Доступна на SiliconFlow по цене $7.15/М UTF-8 байт как для ввода, так и для вывода.

Преимущества

  • Прорывная возможность нулевого обучения без необходимости тонкой настройки.
  • Точный контроль длительности для приложений дубляжа видео.
  • Независимый контроль тембра и эмоционального выражения.

Недостатки

  • Более сложная архитектура может увеличить время инференса.
  • Расширенные функции требуют понимания параметров управления.

Почему нам это нравится

  • Ее новаторские возможности нулевого обучения и точный контроль длительности делают ее идеальным выбором для профессионального дубляжа видео, производства аудиокниг и любых приложений, требующих точного тайминга и эмоционального контроля.

Сравнение моделей распознавания речи

В этой таблице мы сравниваем ведущие легковесные модели распознавания речи 2026 года, каждая из которых обладает уникальной силой. Для потокового вещания со сверхнизкой задержкой FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B предлагает непревзойденное время отклика в 150 мс. Для многоязычной точности fishaudio/fish-speech-1.5 обеспечивает лучшие в отрасли показатели ошибок. Для точного контроля с нулевым обучением IndexTeam/IndexTTS-2 предоставляет профессиональное управление длительностью и эмоциями. Этот сравнительный обзор поможет вам выбрать правильный инструмент для ваших конкретных потребностей в синтезе речи.

Номер Модель Разработчик Подтип Цены (SiliconFlow)Основное преимущество
1FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5BFunAudioLLMПреобразование текста в речь$7.15/М UTF-8 байтСверхнизкая задержка 150 мс
2fishaudio/fish-speech-1.5fishaudioПреобразование текста в речь$15/М UTF-8 байтВысочайшая точность и многоязычность
3IndexTeam/IndexTTS-2IndexTeamПреобразование текста в речь$7.15/М UTF-8 байтКонтроль длительности с нулевым обучением

Часто задаваемые вопросы

Наши три лучшие модели на 2026 год — это FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B, fishaudio/fish-speech-1.5 и IndexTeam/IndexTTS-2. Каждая из этих моделей выделяется своими инновациями, производительностью и уникальным подходом к решению задач быстрого, легковесного синтеза речи с исключительным качеством и эффективностью.

Наш углубленный анализ показывает несколько лидеров для различных потребностей. FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B — лучший выбор для приложений со сверхнизкой задержкой благодаря лучшему в отрасли времени отклика в 150 мс, идеально подходящему для разговорного ИИ в реальном времени. Для приложений, требующих максимальной точности на нескольких языках, fishaudio/fish-speech-1.5 превосходит конкурентов с WER 3.5% и обширными обучающими данными. Для профессионального дубляжа видео и приложений, требующих точного контроля времени, IndexTeam/IndexTTS-2 является лучшим выбором благодаря своим прорывным возможностям контроля длительности с нулевым обучением.

Похожие темы

Полное руководство — лучшие ИИ-реранкеры для корпоративного соответствия в 2025 году Полное руководство — Самый мощный реранкер для рабочих процессов на основе ИИ в 2025 году Полное руководство - лучший реранкер для кросс-языкового поиска в 2025 году Полное руководство — лучшие ИИ-реранкеры для поиска маркетингового контента в 2025 году Полное руководство — самый точный реранжировщик для длинных текстовых запросов в 2025 году Полное руководство - Самые точные модели-реранкеры для юридического соответствия в 2025 году Полное руководство — самый точный реранкер для медицинских научных статей в 2025 году Полное руководство - Самый эффективный реранкер для технических руководств в 2025 году Полное руководство — лучшие реранкер-модели для нормативных документов в 2025 году Полное руководство — лучший реранкер для поиска государственных документов в 2025 году Полное руководство — самый точный реранкер для исторических архивов в 2025 году Полное руководство — самый точный реранкер для поиска академических диссертаций в 2025 году Полное руководство — лучшие реранкеры для систем товарных рекомендаций в 2025 году Полное руководство - Лучшие реранкеры для новостных рекомендательных систем в 2025 году Полное руководство — лучший реранкер для академических библиотек в 2025 году Полное руководство — самый точный реранкер для юридических исследований в 2025 году Полное руководство — лучшие ИИ-реранжировщики для корпоративных рабочих процессов в 2025 году Полное руководство — Самый продвинутый реранкер для облачного поиска в 2025 году Полное руководство - лучшие модели переранжирования для политических документов в 2025 году Полное руководство - лучшие модели реранжирования для многоязычных предприятий в 2025 году