什么是医疗转录的开源模型？
医疗转录的开源模型是专门的AI系统，旨在将医疗语音转换为准确的文本记录。它们利用先进的文本转语音和语音识别架构，高精度地处理医学术语、患者记录和临床文档。这项技术使医疗服务提供商能够自动化文档工作，降低转录成本，并提高患者护理效率。它们促进了医疗技术创新，通过本地部署确保数据隐私，并使强大的医疗文档工具普及化，支持从电子健康记录到实时临床笔记等应用。
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，其ELO评分为1339，英语的词错误率（WER）达到3.5%，字符错误率（CER）达到1.2%，准确性卓越，非常适合精确的医疗转录需求。
fishaudio/fish-speech-1.5：高精度医疗转录
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），中文汉字字符错误率（CER）为1.3%，这使其在准确性至关重要的医疗文档领域高度可靠。
优点
- 英语医疗转录准确性卓越，词错误率（WER）为3.5%。
- 支持多语言，适用于多样化的医疗环境。
- 超过30万小时的训练数据，确保强大性能。
缺点
- 在SiliconFlow上，每百万UTF-8字节定价为15美元，高于其他替代方案。
- 可能需要针对特定医学术语进行微调。
我们喜爱它的理由
- 它提供了医疗转录所需的卓越准确性和多语言能力，其经过验证的性能指标符合医疗文档标准。
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。该模型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。发音错误率降低了30%-50%，MOS评分从5.4提高到5.53，支持中文方言、英语、日语、韩语和跨语言场景——非常适合实时医疗转录需求。
FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B：超低延迟医疗流媒体
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）增强了语音令牌码本的利用率，并开发了一个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评分从5.4提高到5.53，并且支持对情感和方言的细粒度控制，使其成为实时医疗文档的理想选择。
优点
- 150毫秒的超低延迟，适用于实时转录。
- 发音错误率降低30%-50%。
- 在SiliconFlow上，每百万UTF-8字节定价为7.15美元，具有成本效益。
缺点
- 较小的0.5B参数模型在处理复杂医学术语时可能存在局限性。
- 情感和方言控制对于临床应用可能不是必需的。
我们喜爱它的理由
- 它提供了超低延迟的流媒体功能，非常适合实时医疗转录，并在SiliconFlow上实现了显著的准确性提升和成本效益定价。
IndexTeam/IndexTTS-2
IndexTTS2是一款突破性的自回归零样本文本转语音模型，专为大规模TTS系统中的精确持续时间控制而设计。它支持两种模式：用于精确持续时间的显式令牌指定和自由自回归生成。该模型实现了情感表达和说话者身份之间的解耦，融合了GPT潜在表示，并在词错误率、说话者相似性和情感保真度方面优于最先进的零样本TTS模型——非常适合受控的医疗文档场景。
IndexTeam/IndexTTS-2：精确控制的医疗文档
IndexTTS2是一款突破性的自回归零样本文本转语音模型，旨在解决大规模TTS系统中的精确持续时间控制问题，这对于医疗文档的时间要求是一个显著优势。它引入了一种新颖的语音持续时间控制方法，支持显式令牌指定以实现精确持续时间，以及自由自回归生成。该模型实现了情感表达和说话者身份之间的解耦，通过单独的提示实现独立控制。为了增强语音清晰度，它融合了GPT潜在表示，并采用了三阶段训练范式。实验结果表明，IndexTTS2在多个数据集上的词错误率、说话者相似性和情感保真度方面均优于最先进的零样本TTS模型。
优点
- 精确的持续时间控制，适用于定时医疗文档。
- 在词错误率方面优于最先进的模型。
- 零样本能力，可立即部署。
缺点
- 由于高级控制功能，设置更为复杂。
- 对于简单的转录任务可能过于复杂。
我们喜爱它的理由
- 它提供了无与伦比的精确控制和卓越的准确性指标，使其非常适合需要精确计时和高保真医疗文档的医疗环境。
医疗转录AI模型对比
在此表中，我们对比了2025年领先的开源医疗转录模型，每个模型在医疗文档方面都具有独特的优势。对于高精度多语言转录，fishaudio/fish-speech-1.5提供了卓越的精确度。对于实时临床文档，FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B提供了超低延迟流媒体，而IndexTeam/IndexTTS-2则在精确控制的医疗文档方面表现出色。这种并排比较有助于医疗服务提供商根据其特定的转录和文档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 | fishaudio/fish-speech-1.5 | fishaudio | 文本转语音 | 15美元/百万UTF-8字节 | 最高准确度（3.5% WER） |
| 2 | FunAudioLLM/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 | IndexTeam/IndexTTS-2 | IndexTeam | 音频 | 7.15美元/百万UTF-8字节 | 精确持续时间控制 |
常见问题
我们2025年医疗转录的三大推荐是fishaudio/fish-speech-1.5、FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B和IndexTeam/IndexTTS-2。这些模型都因其准确性、性能以及解决医疗转录和医疗文档挑战的独特方法而脱颖而出。
我们的分析显示，针对特定的医疗需求有不同的领先模型。fishaudio/fish-speech-1.5以其3.5%的词错误率（WER）成为最高准确度医疗转录的首选。对于实时临床文档，FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B以150毫秒的延迟表现出色。对于医疗文档中的精确计时控制，IndexTeam/IndexTTS-2提供了无与伦比的持续时间控制能力。