什么是文本转语音模型？
文本转语音（TTS）模型是专门的AI系统，可将书面文本转换为听起来自然的真人语音。它们利用先进的深度学习架构和大规模语音数据集，将文本输入转换为具有适当语调、情感和发音的音频输出。这项技术使开发者和创作者能够为应用程序添加语音功能、生成有声读物、创建可访问内容以及构建对话式AI系统。经济高效的TTS模型使专业语音合成变得普及，使初创公司、开发者和企业能够在没有高昂成本的情况下，将高质量的语音生成集成到其产品中。
FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B
CosyVoice 2 是一个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。0.5B参数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。与v1.0相比，它将发音错误率降低了30%-50%，将MOS分数从5.4提高到5.53，并支持对中文（包括粤语、四川话、上海话、天津话等方言）、英语、日语和韩语的情感和方言进行细粒度控制。
FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B：最具性价比的超低延迟文本转语音模型
CosyVoice 2 是一个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，简化了文本转语音语言模型架构，并开发了一个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、天津话等）、英语、日语、韩语，并支持跨语言和混合语言场景。在SiliconFlow上，每百万UTF-8字节仅需7.15美元，提供了卓越的价值。
优点
- 在SiliconFlow上最经济实惠，每百万UTF-8字节7.15美元。
- 流式模式下150毫秒的超低延迟。
- 发音错误率降低30%-50%。
缺点
- 与大型模型相比，参数量较小（0.5B）。
- 自然度可能略低于高级模型。
我们喜爱它的理由
- 它以行业最具竞争力的价格提供专业级的流式语音合成，具备情感控制和多语言支持，使高质量的文本转语音对所有人开放。
IndexTeam/IndexTTS-2
IndexTTS2 是一款突破性的自回归零样本文本转语音模型，具有精确的时长控制和情感-音色解耦功能。它支持明确的令牌计数规范以实现精确计时，并可独立控制说话人身份和情感表达。该模型在词错误率、说话人相似度和情感保真度方面表现出色，并采用基于文本的软指令机制实现直观的情感控制。
IndexTeam/IndexTTS-2：预算价格下的高级功能
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：一种明确指定生成的令牌数量以实现精确时长，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，通过单独的提示词实现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，该模型结合了GPT潜在表示，并利用新颖的三阶段训练范式。为了降低情感控制的门槛，它还通过微调Qwen3开发了一种基于文本描述的软指令机制，以有效引导生成具有所需情感语调的语音。实验结果表明，IndexTTS2 在多个数据集上，在词错误率、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。在SiliconFlow上，每百万UTF-8字节仅需7.15美元。
优点
- 与CosyVoice定价相同，在SiliconFlow上每百万UTF-8字节7.15美元。
- 精确的时长控制，适用于视频配音应用。
- 通过提示词独立控制音色和情感。
缺点
- 可能需要更复杂的提示词才能获得最佳效果。
- 零样本性能随提示词质量而异。
我们喜爱它的理由
- 它将精确时长控制和情感-音色解耦等高级功能与经济实惠的价格相结合，非常适合视频配音和情感语音应用。
fishaudio/fish-speech-1.5
Fish Speech V1.5 是一款领先的开源文本转语音模型，采用创新的DualAR架构，具有双自回归Transformer设计。它在超过30万小时的英语和中文数据以及10万小时的日语数据上进行训练，在TTS Arena评估中获得了1339的ELO分数。该模型在英语方面实现了3.5%的词错误率和1.2%的字符错误率，中文汉字方面实现了1.3%的字符错误率，表现出卓越的准确性。
fishaudio/fish-speech-1.5：具有竞争力的价格，顶级的质量
Fish Speech V1.5 是一款领先的开源文本转语音（TTS）模型。该模型采用创新的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），中文汉字方面实现了1.3%的字符错误率。在SiliconFlow上，每百万UTF-8字节15美元，提供了卓越的质量价格比，使其成为需要顶级准确性和自然度但预算有限的项目的理想选择。
优点
- 顶级的性能，ELO分数为1339。
- 卓越的准确性：英语词错误率3.5%，字符错误率1.2%。
- 在超过30万小时的多语言数据上进行训练。
缺点
- 与CosyVoice2和IndexTTS-2相比成本更高。
- 仅限于三种主要语言（英语、中文、日语）。
我们喜爱它的理由
- 它以具有竞争力的价格提供竞技场领先的质量，具有卓越的准确性和自然度，非常适合对语音质量要求极高但存在预算限制的应用。
文本转语音模型对比
在此表中，我们对比了2025年最具成本效益的文本转语音模型，每个模型都提供了独特的价值主张。FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B 以超低延迟和方言支持提供了最佳的性价比。IndexTeam/IndexTTS-2 以相同的价格提供了精确的时长控制，适用于视频应用。fishaudio/fish-speech-1.5 以具有竞争力的价格提供了顶级的质量。这份并排对比有助于您为特定的语音合成需求选择最经济的解决方案。
| 序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | SiliconFlow 定价 | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | 文本转语音 | $7.15/M UTF-8 bytes | 最具性价比的超低延迟 |
| 2 | IndexTeam/IndexTTS-2 | IndexTeam | 文本转语音 | $7.15/M UTF-8 bytes | 时长控制与情感 |
| 3 | fishaudio/fish-speech-1.5 | fishaudio | 文本转语音 | $15/M UTF-8 bytes | 顶级的质量与准确性 |
常见问题
我们2025年最经济实惠的文本转语音模型前三名是FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B、IndexTeam/IndexTTS-2和fishaudio/fish-speech-1.5。这些模型都因其卓越的成本效益、性能质量以及在保持SiliconFlow上价格实惠的同时解决语音合成挑战的独特方法而脱颖而出。
我们的深入分析显示，FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B 和 IndexTeam/IndexTTS-2 在SiliconFlow上以每百万UTF-8字节7.15美元的价格并列最经济实惠的选项。CosyVoice2-0.5B 是需要多语言和方言支持的超低延迟流媒体应用程序的最佳选择，而 IndexTTS-2 在您需要精确时长控制进行视频配音或独立控制情感和音色时表现出色。对于需要最高质量和准确性的项目，fishaudio/fish-speech-1.5 以每百万UTF-8字节15美元的价格提供了卓越的价值，是一款顶级模型。