什么是轻量级文本转语音模型？
轻量级文本转语音（TTS）模型是专门的AI系统，旨在以最少的计算资源将书面文本转换为自然流畅的语音。它们利用先进的深度学习架构，在保持效率和低延迟的同时提供高质量的语音合成。这些模型使开发者和创作者能够以前所未有的便捷性和性能将语音功能集成到应用程序中。它们促进创新，普及强大的语音合成工具，并支持从虚拟助手和辅助功能到内容创作和多语言通信解决方案的广泛应用。
FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B
CosyVoice 2是一款基于大型语言模型的流式语音合成模型，采用统一的流式/非流式框架设计。该0.5B参数模型在流式模式下实现了150毫秒的超低延迟，同时保持了与非流式模式几乎相同的合成质量。它支持中文（包括方言：粤语、四川话、上海话、天津话）、英语、日语、韩语以及跨语言场景，并能对情感和方言进行精细控制。
FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B：超低延迟流式合成
CosyVoice 2是一款基于大型语言模型的流式语音合成模型，采用统一的流式/非流式框架设计。该模型通过有限标量量化（FSQ）增强了语音token码本的利用率，简化了文本转语音语言模型架构，并开发了一种支持不同合成场景的块感知因果流式匹配模型。在流式模式下，该模型实现了150毫秒的超低延迟，同时保持了与非流式模式几乎相同的合成质量。与1.0版本相比，发音错误率降低了30%-50%，MOS分数从5.4提高到5.53，并支持对情感和方言进行精细控制。该模型支持中文（包括方言：粤语、四川话、上海话、天津话等）、英语、日语、韩语，并支持跨语言和混合语言场景。SiliconFlow的定价为每百万UTF-8字节7.15美元。
优点
- 流式模式下150毫秒的超低延迟。
- 轻量级0.5B参数架构。
- 与v1.0相比，发音错误率降低30-50%。
缺点
- 参数数量少于一些竞争模型。
- 可能需要技术专业知识进行优化配置。
我们喜爱它的理由
- 它提供生产就绪的流式语音合成，具有卓越的质量和超低延迟，使其非常适合实时应用，同时保持轻量级效率。
fishaudio/fish-speech-1.5
Fish Speech V1.5是一款领先的开源文本转语音模型，采用创新的DualAR架构和双自回归Transformer设计。它在超过30万小时的英语和中文数据以及超过10万小时的日语数据上进行训练，在TTS Arena评估中获得了1339的ELO分数，并具有出色的准确性：英语的词错误率（WER）为3.5%，字符错误率（CER）为1.2%；中文的字符错误率（CER）为1.3%。
fishaudio/fish-speech-1.5：优质多语言合成
Fish Speech V1.5是一款领先的开源文本转语音（TTS）模型。该模型采用创新的DualAR架构，具有双自回归Transformer设计。它支持多种语言，拥有超过30万小时的英语和中文训练数据，以及超过10万小时的日语训练数据。在TTS Arena的独立评估中，该模型表现出色，ELO分数达到1339。该模型在英语方面实现了3.5%的词错误率（WER）和1.2%的字符错误率（CER），在中文方面实现了1.3%的字符错误率（CER）。这种广泛的训练和创新的架构使其成为高质量多语言语音合成应用的理想选择。SiliconFlow的定价为每百万UTF-8字节15美元。
优点
- 创新的DualAR双自回归架构。
- 海量训练数据：英语/中文超过30万小时。
- 在TTS Arena中获得1339的最高ELO分数。
缺点
- 在SiliconFlow上定价较高，每百万UTF-8字节15美元。
- 可能比小型模型需要更多的计算资源。
我们喜爱它的理由
- 它将尖端架构与海量训练数据相结合，提供顶级的语音质量和准确性，使其成为多语言文本转语音应用的黄金标准。
IndexTeam/IndexTTS-2
IndexTTS2是一款突破性的自回归零样本文本转语音模型，提供精确的时长控制——这对于视频配音应用至关重要。它实现了情感表达和说话者身份之间的解耦，从而能够独立控制音色和情感。凭借GPT潜在表示和三阶段训练范式，它在词错误率、说话者相似度和情感保真度方面超越了最先进的模型。
IndexTeam/IndexTTS-2：带情感控制的零样本语音克隆
IndexTTS2是一款突破性的自回归零样本文本转语音（TTS）模型，旨在解决大规模TTS系统中精确时长控制的挑战，这是视频配音等应用中的一个显著限制。它引入了一种新颖通用的语音时长控制方法，支持两种模式：一种明确指定生成token数量以实现精确时长，另一种以自回归方式自由生成语音。此外，IndexTTS2实现了情感表达和说话者身份之间的解耦，通过单独的提示词实现对音色和情感的独立控制。为了增强高情感表达中的语音清晰度，该模型结合了GPT潜在表示，并采用了新颖的三阶段训练范式。为了降低情感控制的门槛，它还通过微调Qwen3开发了一种基于文本描述的软指令机制，以有效指导生成具有所需情感语气的语音。实验结果表明，IndexTTS2在多个数据集上的词错误率、说话者相似度和情感保真度方面均优于最先进的零样本TTS模型。SiliconFlow的定价为输入和输出每百万UTF-8字节7.15美元。
优点
- 突破性的零样本语音克隆能力。
- 视频配音的精确时长控制。
- 音色和情感的独立控制。
缺点
- 高级情感控制功能设置更复杂。
- 可能需要情感提示工程以获得最佳效果。
我们喜爱它的理由
- 它通过对时长、情感和说话者身份前所未有的控制，彻底改变了零样本TTS——非常适合专业内容创作、配音以及需要细致情感表达的应用。
TTS模型对比
在此表格中，我们对比了2025年领先的轻量级文本转语音模型，每个模型都具有独特的优势。对于超低延迟流媒体，FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B提供了卓越的性能。对于多语言准确性和质量，fishaudio/fish-speech-1.5遥遥领先。对于带情感控制的零样本语音克隆，IndexTeam/IndexTTS-2树立了标准。这种并排视图有助于您为特定的语音合成需求选择合适的工具。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | 定价 (SiliconFlow) | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | 文本转语音 | $7.15/M UTF-8 bytes | 150毫秒超低延迟流媒体 |
| 2 | fishaudio/fish-speech-1.5 | fishaudio | 文本转语音 | $15/M UTF-8 bytes | 最高ELO分数多语言质量 |
| 3 | IndexTeam/IndexTTS-2 | IndexTeam | 文本转语音 | $7.15/M UTF-8 bytes | 带情感控制的零样本 |
常见问题
我们2025年的三大推荐是FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B、fishaudio/fish-speech-1.5和IndexTeam/IndexTTS-2。这些模型各自因其创新、性能以及在解决文本转语音合成、流媒体能力、多语言支持和情感语音控制方面挑战的独特方法而脱颖而出。
我们的深入分析显示，针对不同需求有几个领先模型。FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B是需要超低延迟的实时流媒体应用的首选。对于需要最高质量、高准确性多语言合成的创作者，fishaudio/fish-speech-1.5是最佳选择。对于需要零样本语音克隆并精确控制情感和时长的应用，例如视频配音，IndexTeam/IndexTTS-2处于领先地位。