什么是语音助手的开源AI模型？
语音助手的开源AI模型是专门的文本到语音（TTS）系统，能将书面文本转换为自然发音的语音。它们利用Transformer和自回归模型等先进的深度学习架构，使开发者能够创建具有类人语音合成能力的语音界面。这项技术让企业和创作者能够以前所未有的自由度构建对话式AI、多语言语音应用和无障碍语音解决方案。它们促进协作，加速创新，并使强大的语音技术普及化，从而支持从虚拟助手到企业通信解决方案等广泛应用。
Fish Speech V1.5
Fish Speech V1.5是一款领先的开源文本到语音（TTS）模型，采用创新的DualAR架构和双自回归Transformer设计。它支持多种语言，其中英语和中文的训练数据超过30万小时，日语超过10万小时。在TTS Arena评估中，它取得了1339的卓越ELO分数，并具有令人印象深刻的准确率：英语的词错误率（WER）为3.5%，字符错误率（CER）为1.2%；中文字符的CER为1.3%。
Fish Speech V1.5：领先的多语言语音合成
Fish Speech V1.5是一款领先的开源文本到语音（TTS）模型，采用创新的DualAR架构和双自回归Transformer设计。它支持多种语言，其中英语和中文的训练数据超过30万小时，日语超过10万小时。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），中文字符的CER为1.3%，使其成为多语言语音助手应用的理想选择。
优点
- 创新的DualAR架构，采用双自回归Transformer。
- 卓越的多语言支持（英语、中文、日语）。
- 在TTS Arena中表现顶级，ELO分数为1339。
缺点
- 与其他TTS模型相比，价格更高。
- 可能需要专业技术知识才能实现最佳部署。
我们喜爱它的理由
- 它提供行业领先的多语言语音合成，准确性极高，非常适合全球语音助手应用。
CosyVoice2-0.5B
CosyVoice 2是一款基于大型语言模型架构的流式语音合成模型，具有统一的流式/非流式框架。它在流式模式下实现了150毫秒的超低延迟，同时保持了高合成质量。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，并支持细粒度的情感和方言控制。支持中文（包括方言）、英语、日语、韩语以及跨语言场景。
CosyVoice2-0.5B：超低延迟流式语音
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，简化了文本到语音语言模型架构，并开发了块感知因果流式匹配模型。在流式模式下，它实现了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的细粒度控制。
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分数从5.4提高到5.53。
缺点
- 较小的参数规模可能会限制复杂的语音生成。
- 主要针对亚洲语言进行了优化。
我们喜爱它的理由
- 它将实时流媒体功能与卓越的质量相结合，非常适合响应迅速、延迟极低的语音助手交互。
IndexTTS-2
IndexTTS2是一款突破性的自回归零样本文本到语音模型，专为大规模TTS系统中的精确时长控制而设计。它具有解耦的情感表达和说话人身份控制功能，通过单独的提示词实现对音色和情感的独立控制。该模型融合了GPT潜在表示，并采用新颖的三阶段训练范式，通过基于文本描述的软指令机制进行情感控制。
IndexTTS-2：零样本情感语音控制
IndexTTS2是一款突破性的自回归零样本文本到语音（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，支持两种模式：用于精确时长的显式token指定和自由自回归生成。该模型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。它融合了GPT潜在表示，并采用新颖的三阶段训练范式，通过基于文本描述的软指令机制进行有效的情感语调指导。
优点
- 零样本能力，无需微调。
- 精确的时长控制，适用于视频配音等应用。
- 对音色和情感表达的独立控制。
缺点
- 除了输出成本外，还需要输入定价。
- 由于高级情感控制功能，设置更为复杂。
我们喜爱它的理由
- 它通过零样本学习和对语音特征与时长的精确控制，彻底改变了语音助手的情感智能。
语音助手AI模型对比
在此表格中，我们对比了2025年领先的开源语音助手AI模型，每个模型都具有独特的优势。对于多语言应用，Fish Speech V1.5提供卓越的准确性。对于实时交互，CosyVoice2-0.5B提供超低延迟流媒体。对于情感语音控制，IndexTTS-2提供零样本能力。这种并排视图有助于您为语音助手项目选择合适的模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | 定价 (SiliconFlow) | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Fish Speech V1.5 | fishaudio | 文本到语音 | $15/M UTF-8 bytes | 多语言准确性领导者 |
| 2 | CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | 文本到语音 | $7.15/M UTF-8 bytes | 超低延迟流媒体 |
| 3 | IndexTTS-2 | IndexTeam | 文本到语音 | $7.15/M UTF-8 bytes | 零样本情感控制 |
常见问题
我们2025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、性能以及在解决文本到语音合成和语音助手应用挑战方面的独特方法而脱颖而出。
我们的分析显示，针对不同需求有不同的领先模型。Fish Speech V1.5非常适合需要跨语言高准确性的多语言语音助手。CosyVoice2-0.5B非常适合需要极低延迟的实时对话助手。IndexTTS-2则在需要情感智能和精确时长控制的应用中表现出色，例如互动故事讲述或高级客户服务机器人。