什么是多语言语音识别开源模型？
多语言语音识别开源模型是专门的AI系统，旨在理解、处理和生成跨多种语言和方言的语音。这些模型使用先进的深度学习架构，如双自回归Transformer，将文本转换为自然发音的语音，或以高精度识别口语。它们支持多样化的语言场景，包括跨语言合成、方言识别和混合语言处理。这项技术使强大的多语言语音能力得以普及，使开发人员能够为全球受众创建包容性应用程序，同时促进语音AI研究领域的协作和创新。
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，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%，中文汉字的字符错误率（CER）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），在中文汉字方面实现了1.3%的字符错误率（CER）。
优点
- 在TTS Arena评估中取得了1339的卓越ELO分数。
- 低错误率：英语词错误率3.5%，字符错误率1.2%。
- 海量训练数据：英语和中文超过30万小时。
缺点
- 与其他文本转语音模型相比，定价更高。
- 仅限于三种主要语言（英语、中文、日语）。
我们喜爱它的理由
- 它以卓越的准确性和创新架构提供行业领先的多语言文本转语音性能，非常适合高质量语音合成应用。
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，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，同时保持了高质量。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（包括粤语、四川话、上海话、天津话等方言）、英语、日语、韩语和跨语言场景。
CosyVoice2-0.5B：先进的流式语音合成
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，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）、英语、日语、韩语和跨语言场景。
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
- 模型规模较小（0.5B参数）可能会限制复杂性。
- 流式质量取决于网络条件。
我们喜爱它的理由
- 它将实时流媒体功能与卓越的方言多样性相结合，非常适合需要低延迟和高质量的实时多语言应用。
IndexTTS-2
IndexTTS2是一款突破性的自回归零样本文本转语音模型，解决了大规模文本转语音系统中精确持续时间控制的挑战。它引入了新颖的语音持续时间控制方法，支持显式token指定和自回归生成模式。该模型实现了情感表达和说话人身份之间的解耦，通过单独的提示实现独立控制。它结合了GPT潜在表示，并利用三阶段训练范式增强情感语音的清晰度。
IndexTTS-2：革命性的零样本持续时间控制
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系统中精确持续时间控制的挑战，这是视频配音等应用中的一个显著限制。它引入了一种新颖的通用语音持续时间控制方法，支持两种模式：一种明确指定生成的token数量以实现精确持续时间，另一种以自回归方式自由生成语音。此外，IndexTTS2实现了情感表达和说话人身份之间的解耦，通过单独的提示实现对音色和情感的独立控制。该模型结合了GPT潜在表示，并利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
- 无需说话人训练即可实现突破性的零样本能力。
- 为视频配音应用提供精确的持续时间控制。
- 独立控制音色和情感表达。
缺点
- 复杂的架构可能需要更多的计算资源。
- 三阶段训练范式增加了实现复杂性。
我们喜爱它的理由
- 它通过零样本能力和精确的持续时间控制彻底改变了语音合成，使其成为视频配音和内容创作等专业应用的理想选择。
多语言语音识别模型比较
在此表中，我们比较了2025年领先的多语言语音识别模型，每个模型都具有独特的优势。Fish Speech V1.5凭借广泛的训练数据在多语言准确性方面表现出色。CosyVoice2-0.5B提供实时流媒体和卓越的方言支持。IndexTTS-2提供突破性的零样本能力和精确的持续时间控制。这种并排比较有助于您为特定的多语言语音识别需求选择合适的模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | SiliconFlow 定价 | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Fish Speech V1.5 | fishaudio | 文本转语音 | $15/百万 UTF-8 字节 | 领先的多语言准确性 |
| 2 | CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | 文本转语音 | $7.15/百万 UTF-8 字节 | 超低延迟流媒体 |
| 3 | IndexTTS-2 | IndexTeam | 文本转语音 | $7.15/百万 UTF-8 字节 | 零样本持续时间控制 |
常见问题
我们2025年的前三名是Fish Speech V1.5、CosyVoice2-0.5B和IndexTTS-2。这些模型都因其创新性、多语言性能以及解决文本转语音合成和跨语言语音生成挑战的独特方法而脱颖而出。
我们的分析显示，针对特定需求有不同的领导者。Fish Speech V1.5最适合具有广泛语言训练数据的高精度多语言文本转语音。CosyVoice2-0.5B在需要低延迟和方言支持的实时应用中表现出色。IndexTTS-2非常适合需要零样本能力和精确持续时间控制的应用，如视频配音。