什么是设备端开源AI转录模型？
设备端开源AI转录模型是专门的神经网络，无需云连接即可直接在您的设备上将语音转换为文本，并将文本转换为语音。它们利用自回归Transformer等深度学习架构和先进的语音合成技术，以卓越的准确性和低延迟处理音频数据。这项技术使开发者和创作者能够以前所未有的自由度构建转录应用程序、语音界面和辅助工具。它们促进协作，加速创新，并使强大的语音处理能力民主化，从而实现从实时字幕到语音助手和多语言通信系统等广泛应用。
Fish Speech V1.5
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评分为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），中文方面实现了1.3%的字符错误率（CER）。
Fish Speech V1.5：领先的多语言TTS，卓越的准确性
Fish Speech V1.5是一款领先的开源文本转语音（TTS）模型，采用创新的DualAR架构，具有双自回归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，在多种语言中表现出色。在TTS Arena的独立评估中，该模型获得了令人印象深刻的1339 ELO评分。该模型展现了行业领先的准确性，英语词错误率（WER）仅为3.5%，字符错误率（CER）为1.2%，中文字符错误率（CER）为1.3%。这使其成为高质量设备端转录和语音合成应用的理想选择。在SiliconFlow上的定价为每百万UTF-8字节15美元。
优点
- 英语词错误率（WER）仅3.5%，准确性卓越。
- 创新的DualAR架构，性能卓越。
- 庞大的训练数据集（30万+小时）。
缺点
- 与SiliconFlow上的其他替代方案相比，定价较高。
- 主要侧重于三种语言。
我们喜爱它的理由
- 它通过创新的DualAR架构提供无与伦比的准确性和自然语音质量，使其成为多语言设备端转录的黄金标准。
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。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评分从5.4提高到5.53，并支持对情感和方言的细粒度控制。
CosyVoice2-0.5B：超低延迟流式语音合成
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评分从5.4提高到5.53，并支持对情感和方言的细粒度控制。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。在SiliconFlow上的定价为每百万UTF-8字节7.15美元。
优点
- 流式模式下150毫秒的超低延迟。
- 发音错误率降低30%-50%。
- MOS评分从5.4提高到5.53。
缺点
- 较小的0.5B参数模型可能存在局限性。
- 需要流式基础设施以获得最佳性能。
我们喜爱它的理由
- 它将超低延迟流式传输与卓越的质量和情感控制相结合，使其成为实时设备端转录和语音应用的完美选择。
IndexTTS-2
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。它引入了一种新颖的语音时长控制方法，并实现了情感表达与说话人身份之间的解耦，通过单独的提示词实现对音色和情感的独立控制。实验结果表明，IndexTTS2在词错误率、说话人相似度和情感保真度方面均优于最先进的零样本TTS模型。
IndexTTS-2：具有精确时长和情感控制的零样本TTS
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实现了情感表达与说话人身份之间的解耦，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调的语音。实验结果表明，IndexTTS2在词错误率、说话人相似度和情感保真度方面均优于多个数据集上的最先进零样本TTS模型。在SiliconFlow上的定价为每百万UTF-8字节7.15美元。
优点
- 精确的时长控制，适用于配音等应用。
- 零样本能力，无需训练即可适用于任何声音。
- 独立控制情感和说话人身份。
缺点
- 高级功能配置更复杂。
- 可能需要针对特定用例进行微调。
我们喜爱它的理由
- 它通过精确的时长控制和情感解耦彻底改变了语音合成，使其成为复杂的设备端转录和配音应用的理想选择。
AI模型比较
在此表格中，我们比较了2026年领先的设备端开源AI转录模型，每个模型都具有独特的优势。对于卓越的多语言准确性，Fish Speech V1.5提供了行业领先的性能。对于具有超低延迟的实时流式传输，CosyVoice2-0.5B提供了无与伦比的速度和质量，而IndexTTS-2则优先考虑精确的时长控制和零样本能力。这种并排比较有助于您为特定的转录或语音合成目标选择合适的工具。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | 定价 (SiliconFlow) | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Fish Speech V1.5 | fishaudio | 文本转语音 | 15美元/百万UTF-8字节 | 卓越的准确性（3.5% WER） |
| 2 | CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | 文本转语音 | 7.15美元/百万UTF-8字节 | 超低延迟（150毫秒） |
| 3 | IndexTTS-2 | IndexTeam | 文本转语音 | 7.15美元/百万UTF-8字节 | 精确时长与情感控制 |
常见问题
我们2026年的三大推荐是Fish Speech V1.5、CosyVoice2-0.5B和IndexTTS-2。这些模型都因其创新性、性能以及在解决设备端转录、文本转语音合成和多语言语音处理挑战方面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。Fish Speech V1.5是需要卓越准确性和多语言支持的应用的首选。对于具有最小延迟的实时流式转录，CosyVoice2-0.5B是最佳选择，仅需150毫秒。对于需要在语音合成中精确控制时长和情感的创作者，IndexTTS-2提供了卓越的零样本能力。