什么是开源歌唱语音合成模型？
开源歌唱语音合成模型是专门的AI系统，能将文本转换为自然发音的语音和歌唱声音。它们利用自回归Transformer和神经声码器等先进的深度学习架构，从文本描述中生成高质量的语音输出。这项技术使开发者和创作者能够以前所未有的自由度构建语音应用、创建多语言内容并开发歌唱语音合成系统。它们促进协作，加速创新，并使强大的语音生成工具普及化，从而实现从虚拟助手到音乐制作和企业语音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，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%；中文字符的字符错误率（CER）为1.3%。
Fish Speech V1.5：高级多语言语音合成
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
- 创新的DualAR架构，采用双自回归Transformer。
- 拥有超过30万小时主要语言训练数据的庞大数据集。
- 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
- 它通过经过验证的性能指标和创新的双Transformer架构，为专业应用提供行业领先的多语言语音合成。
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，同时保持了高合成质量。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，支持中文方言、英语、日语、韩语，并具备跨语言能力。
CosyVoice2-0.5B：超低延迟流式语音合成
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，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。
优点
- 仅150毫秒的超低流式延迟。
- 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
- 与大型模型相比，参数数量较少（0.5B）。
- 仅限于文本转语音，不具备高级情感控制。
我们喜爱它的理由
- 它将实时流媒体功能与高质量合成相结合，非常适合实时应用和交互式语音系统。
IndexTTS-2
IndexTTS2是一款突破性的自回归零样本文本转语音模型，解决了精确时长控制的挑战。它实现了情感表达和说话者身份之间的解耦，从而能够独立控制音色和情感。该模型结合了GPT潜在表示和三阶段训练范式，并采用基于文本描述的软指令机制进行情感控制，在词错误率、说话者相似度和情感保真度方面均优于现有最先进的模型。
IndexTTS-2：高级情感语音控制
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者身份之间的解耦，通过单独的提示词实现对音色和情感的独立控制。该模型结合了GPT潜在表示，并采用了新颖的三阶段训练范式。
优点
- 突破性的零样本TTS，具有精确的时长控制。
- 独立控制音色和情感表达。
- GPT潜在表示，增强语音清晰度。
缺点
- 复杂的架构可能需要高级技术知识。
- 实现最佳性能需要更高的计算资源。
我们喜爱它的理由
- 它通过独立的情感和说话者控制彻底改变了语音合成，非常适合视频配音和富有表现力的语音生成等高级应用。
语音合成模型对比
在此表格中，我们对比了2025年领先的开源语音合成模型，每个模型都拥有独特的优势。对于高级多语言合成，Fish Speech V1.5提供行业领先的性能。对于实时流媒体应用，CosyVoice2-0.5B提供超低延迟。对于高级情感控制和零样本能力，IndexTTS-2带来了突破性创新。这种并排对比视图有助于您根据特定的语音合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 | $15/M UTF-8 bytes | 高级多语言性能 |
| 2 | CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | 文本转语音 | $7.15/M UTF-8 bytes | 超低延迟流式传输 |
| 3 | IndexTTS-2 | IndexTeam | 文本转语音 | $7.15/M UTF-8 bytes | 高级情感控制 |
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转语音合成、多语言支持和高级语音控制能力方面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先模型。Fish Speech V1.5是需要高准确性的高级多语言应用的首选。CosyVoice2-0.5B凭借其150毫秒的延迟在实时流媒体场景中表现出色。IndexTTS-2最适合需要精确情感控制和零样本语音克隆能力的应用。