什么是开源语音转文本模型？
开源语音转文本模型是专门的AI系统，利用先进的深度学习架构将书面文本转换为自然发音的语音。这些文本转语音（TTS）模型使用神经网络将文本输入转换为具有类人发音、语调和情感的高质量音频输出。它们使开发者和创作者能够以前所未有的灵活性构建语音应用程序、辅助工具和多媒体内容。通过开源，它们促进了协作，加速了创新，并使强大的语音合成技术普及化，支持从虚拟助手到视频配音和多语言通信系统等应用。
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，它获得了1339的ELO分数，英语的词错误率（WER）为3.5%，字符错误率（CER）为1.2%，中文的字符错误率为1.3%。
Fish Speech V1.5：领先的多语言语音合成
Fish Speech V1.5凭借其创新的DualAR架构和双自回归Transformer设计，代表了开源文本转语音技术的前沿。该模型在多种语言上表现出色，在包括英语和中文超过30万小时、日语超过10万小时的大规模数据集上进行训练。在独立的TTS Arena评估中，它获得了1339的卓越ELO分数，错误率极低：英语的词错误率（WER）为3.5%，字符错误率（CER）为1.2%，中文的字符错误率为1.3%。这一性能使其成为需要高质量语音合成的多语言应用的理想选择。
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中表现出色，ELO分数为1339。
缺点
- 与某些竞争对手相比，主要语言仅限于三种。
- 为获得最佳性能可能需要大量计算资源。
我们喜爱它的理由
- 它在多语言语音合成方面提供了行业领先的性能，具有经验证的低错误率和创新架构，为开源TTS模型设定了标准。
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，同时保持了与非流式模式相同的合成质量。与v1.0相比，它将发音错误减少了30-50%，将MOS分数从5.4提高到5.53，并支持中文、英语、日语、韩语以及跨语言场景下的细粒度情感和方言控制。
CosyVoice2-0.5B：超低延迟流式语音合成
CosyVoice 2凭借其大型语言模型基础和统一的流式/非流式框架设计，代表了流式语音合成领域的突破。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，并具有支持多种合成场景的块感知因果流式匹配模型。在流式模式下，它实现了惊人的150毫秒超低延迟，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，该模型显示出显著改进：发音错误率降低30-50%，MOS分数从5.4提高到5.53，并能对情感和方言进行细粒度控制。它支持中文（包括粤语、四川话、上海话、天津话）、英语、日语、韩语，并具备跨语言和混合语言能力。
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
- 较小的参数规模（0.5B）可能会限制一些高级功能。
- 流式优化可能需要特定的技术实现。
我们喜爱它的理由
- 它通过超低延迟流媒体完美平衡了速度和质量，同时支持广泛的多语言和方言能力，并具有细粒度情感控制。
IndexTTS-2
IndexTTS2是一款突破性的自回归零样本文本转语音模型，专为精确时长控制而设计，解决了视频配音等应用中的关键限制。它具有新颖的语音时长控制功能，提供两种模式：用于精确时长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人身份之间的解耦，通过单独的提示实现独立的音色和情感控制，并在词错误率、说话人相似度和情感保真度方面优于最先进的零样本TTS模型。
IndexTTS-2：具有精确时长控制的零样本TTS
IndexTTS2代表了自回归零样本文本转语音技术的一项革命性进展，专门设计用于解决大规模TTS系统中精确时长控制的关键挑战——这是视频配音等应用中的一个显著限制。该模型引入了一种新颖通用的语音时长控制方法，支持两种不同的模式：一种是显式指定生成的令牌数量以实现精确时长匹配，另一种是以自回归方式自由生成语音。一个关键创新是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。为了增强高情感表达中的语音清晰度，IndexTTS2整合了GPT潜在表示，并采用了复杂的三阶段训练范式。该模型具有基于文本描述的软指令机制，通过微调Qwen3开发，以有效指导情感语调生成。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
- 为视频配音应用带来突破性的精确时长控制。
- 通过单独的提示实现对音色和情感的独立控制。
- 在词错误率和说话人相似度方面表现优越。
缺点
- 复杂的架构可能需要高级技术专业知识。
- 三阶段训练范式增加了计算需求。
我们喜爱它的理由
- 它解决了专业应用中关键的时长控制问题，同时提供了前所未有的对说话人身份和情感表达的独立控制。
语音转文本模型比较
在此表中，我们比较了2025年领先的开源文本转语音模型，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提供了卓越的准确性。对于超低延迟流媒体，CosyVoice2-0.5B提供了无与伦比的速度和质量。对于精确时长控制和情感表达，IndexTTS-2提供了专业级功能。这种并排比较有助于您根据特定的语音合成需求选择合适的模型。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | 定价 (SiliconFlow) | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Fish Speech V1.5 | fishaudio | 文本转语音 | $15/ M UTF-8 bytes | 多语言准确性，ELO分数为1339 |
| 2 | CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | 文本转语音 | $7.15/ M UTF-8 bytes | 超低150毫秒延迟流媒体 |
| 3 | IndexTTS-2 | IndexTeam | 文本转语音 | $7.15/ M UTF-8 bytes | 精确时长控制和情感 |
常见问题
我们2025年的三大推荐是Fish Speech V1.5、CosyVoice2-0.5B和IndexTTS-2。这些文本转语音模型中的每一个都在创新、性能以及解决语音合成、多语言支持、流媒体功能和时长控制挑战的独特方法方面脱颖而出。
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是需要高准确性的多语言应用的理想选择。CosyVoice2-0.5B凭借其150毫秒的延迟在实时流媒体应用中表现出色。IndexTTS-2非常适合需要精确时长控制和情感表达的专业内容创作，尤其是在视频配音和媒体制作中。