什么是开源音频生成模型？
开源音频生成模型是专门的AI系统，旨在根据文本描述创建高质量的语音和音频。它们利用双自回归Transformer和大型语言模型等先进的深度学习架构，将自然语言转化为具有各种声音、情感和语言的逼真语音。这项技术使开发者和创作者能够以前所未有的自由度生成、修改和构建音频内容。它们促进协作，加速创新，并使强大的文本转语音工具普及化，从而支持从语音助手到视频配音和企业音频解决方案的广泛应用。
Fish Speech V1.5
Fish Speech V1.5是一款领先的开源文本转语音（TTS）模型，采用创新的DualAR架构和双自回归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评估中，它取得了1339的卓越ELO分数，英语词错误率为3.5%，英语字符错误率为1.2%，中文字符错误率为1.3%。
Fish Speech V1.5：领先的多语言文本转语音性能
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），在中文方面实现了1.3%的字符错误率（CER）。
优点
- 在TTS Arena中获得行业领先的1339 ELO分数。
- 广泛的多语言支持，拥有超过30万小时的训练数据。
- 低错误率：英语词错误率3.5%，字符错误率1.2%。
缺点
- 在SiliconFlow上定价较高，为每百万UTF-8字节15美元。
- 仅限于文本转语音功能。
我们喜爱它的理由
- 它以行业领先的准确性分数提供卓越的多语言性能，使其成为高质量文本转语音生成的黄金标准。
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。它在流式模式下实现了150毫秒的超低延迟，同时保持了质量。与v1.0相比，它将发音错误减少了30-50%，并将MOS分数从5.4提高到5.53。它支持中文方言、英语、日语、韩语以及具有细粒度情感和方言控制的跨语言场景。
CosyVoice2-0.5B：超低延迟流式文本转语音
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。
优点
- 流式模式下150毫秒的超低延迟。
- 与v1.0相比，发音错误减少30-50%。
- MOS分数从5.4提高到5.53。
缺点
- 较小的0.5B参数模型可能会限制复杂性。
- 主要侧重于亚洲语言和英语。
我们喜爱它的理由
- 它将流式效率与质量改进相结合，提供实时语音合成，并能对情感和方言进行细粒度控制。
IndexTTS-2
IndexTTS2是一款突破性的自回归零样本文本转语音模型，解决了大规模TTS系统中精确时长控制的挑战。它支持显式token指定以实现精确时长控制和自由的自回归生成。该模型实现了情感表达与说话人身份的解耦，从而能够独立控制音色和情感。它融合了GPT潜在表示，并具有用于情感控制的软指令机制，在词错误率、说话人相似度和情感保真度方面超越了最先进的模型。
IndexTTS-2：带情感控制的先进零样本文本转语音
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：一种是显式指定生成的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实现了情感表达与说话人身份的解耦，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，该模型融合了GPT潜在表示，并采用了一种新颖的三阶段训练范式。为了降低情感控制的门槛，它还具有基于文本描述的软指令机制，通过微调Qwen3开发，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在词错误率、说话人相似度和情感保真度方面，在多个数据集上均优于最先进的零样本TTS模型。
优点
- 适用于视频配音应用的精确时长控制。
- 对音色和情感表达的独立控制。
- 具有卓越性能指标的零样本能力。
缺点
- 由于高级功能集，设置更复杂。
- 实现最佳性能需要更高的计算要求。
我们喜爱它的理由
- 它通过精确的时长控制和情感-音色解耦彻底改变了TTS，非常适合专业音频制作和视频配音应用。
音频AI模型对比
在此表格中，我们对比了2025年领先的开源音频生成模型，每个模型都具有独特的优势。在多语言卓越性方面，Fish Speech V1.5提供行业领先的准确性。对于实时应用，CosyVoice2-0.5B提供超低延迟流式传输。对于高级控制，IndexTTS-2提供零样本能力，并具有情感和时长控制。这种并排视图可帮助您根据特定的音频生成需求选择合适的工具。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | SiliconFlow定价 | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Fish Speech V1.5 | fishaudio | 文本转语音 | 每百万UTF-8字节15美元 | 行业领先的多语言准确性 |
| 2 | CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | 文本转语音 | 每百万UTF-8字节7.15美元 | 超低延迟流式传输（150毫秒） |
| 3 | IndexTTS-2 | IndexTeam | 文本转语音 | 每百万UTF-8字节7.15美元 | 零样本，带情感和时长控制 |
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转语音合成、多语言支持和高级音频控制能力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的模型。Fish Speech V1.5是多语言准确性的首选，具有行业领先的性能分数。对于需要最小延迟的实时应用，CosyVoice2-0.5B以150毫秒的流式传输能力表现出色。对于需要精确控制的专业应用，IndexTTS-2提供零样本能力，并具有情感和时长控制。