什么是开源AI配音模型？
开源AI配音模型是专门的文本转语音（TTS）系统，旨在从文本脚本创建听起来自然的画外音。它们利用双自回归变压器和流式合成模型等先进的深度学习架构，将书面对话转换为同步语音，用于视频配音应用。这些模型支持多种语言、精确的时长控制和情感表达控制——这些都是专业配音工作流程必不可少的功能。它们促进协作，加速创新，并使强大的语音合成工具普及化，支持从独立电影配音到大规模多语言内容本地化的各种应用。
fishaudio/fish-speech-1.5
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架构和双自回归变压器设计。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。在独立的TTS Arena评估中，它取得了1339的卓越ELO分数，英语的准确率令人印象深刻，WER为3.5%，CER为1.2%。
fishaudio/fish-speech-1.5：多语言TTS卓越表现
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，具有双自回归变压器设计。该模型支持多种语言，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），中文汉字方面实现了1.3%的字符错误率（CER）。
优点
- 在TTS Arena评估中获得1339的卓越ELO分数。
- 多语言支持，拥有大量训练数据。
- 低错误率：英语WER为3.5%，CER为1.2%。
缺点
- 在SiliconFlow上的定价较高，为$15/M UTF-8字节。
- 仅限于三种主要语言（英语、中文、日语）。
我们喜爱它的理由
- 它提供卓越的多语言配音质量，具有经过验证的性能指标和丰富的训练数据，使其成为专业配音工作流程的理想选择。
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。它在流式模式下实现了150毫秒的超低延迟，同时保持了合成质量。该模型将发音错误率降低了30%-50%，MOS分数从5.4提高到5.53，并支持对中文、英语、日语和韩语的情感和方言进行细粒度控制。
FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B：实时配音强手
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，并开发了一种块感知因果流式匹配模型，支持不同的合成场景。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。
优点
- 150毫秒超低延迟，适用于实时配音。
- 发音错误率降低30%-50%。
- MOS分数从5.4提高到5.53。
缺点
- 与大型替代方案相比，参数量为0.5B的模型较小。
- 与专业情感模型相比，情感控制有限。
我们喜爱它的理由
- 它在实时配音应用中表现出色，具有超低延迟和广泛的方言支持，非常适合现场配音和流媒体场景。
IndexTeam/IndexTTS-2
IndexTTS2是一款突破性的零样本文本转语音模型，专为具有精确时长控制的视频配音应用而设计。它具有解耦的情感表达和说话人身份控制功能，能够独立控制音色和情感。该模型结合了GPT潜在表示，并采用新颖的三阶段训练范式，在词错误率、说话人相似度和情感保真度方面优于最先进的零样本TTS模型。
IndexTeam/IndexTTS-2：专业配音控制
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：一种是明确指定生成的token数量以实现精确时长，另一种是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，并采用新颖的三阶段训练范式。实验结果表明，IndexTTS2在多个数据集上的词错误率、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。
优点
- 专为视频配音设计的精确时长控制。
- 解耦的情感表达和说话人身份控制。
- 零样本能力，无需特定说话人训练。
缺点
- 由于高级控制功能，设置更复杂。
- 零样本合成需要更高的计算资源。
我们喜爱它的理由
- 它解决了视频配音中精确时长控制的关键挑战，同时提供了前所未有的情感和语音控制，使其成为专业配音工作室的理想选择。
AI配音模型对比
在此表中，我们对比了2025年领先的开源AI配音模型，每个模型在专业语音合成方面都具有独特的优势。在多语言卓越性方面，fishaudio/fish-speech-1.5提供顶级准确性。在实时配音方面，FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B提供超低延迟流式传输。在精确视频配音控制方面，IndexTeam/IndexTTS-2提供时长控制和情感解耦。这种并排对比有助于您为特定的配音工作流程选择合适的模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | SiliconFlow定价 | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | fishaudio/fish-speech-1.5 | fishaudio | 文本转语音 | $15/M UTF-8 bytes | 多语言准确性领导者 |
| 2 | FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | 文本转语音 | $7.15/M UTF-8 bytes | 超低延迟流式传输 |
| 3 | IndexTeam/IndexTTS-2 | IndexTeam | 文本转语音 | $7.15/M UTF-8 bytes | 精确配音时长控制 |
常见问题
我们2025年的三大推荐是fishaudio/fish-speech-1.5、FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B和IndexTeam/IndexTTS-2。这些模型在创新性、性能以及解决文本转语音合成和专业配音应用挑战的独特方法方面都表现突出。
我们的分析显示，针对不同的配音需求有不同的领先模型。fishaudio/fish-speech-1.5在多语言配音方面表现出色，具有经过验证的准确性指标。FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B是实时配音的理想选择，具有150毫秒的延迟。IndexTeam/IndexTTS-2非常适合需要精确时长控制和情感表达管理的专业视频配音。