什麼是輕量級文字轉語音模型？
輕量級文字轉語音（TTS）模型是專門的AI系統，旨在以最少的計算要求將書面文字轉換為自然語音。它們利用先進的深度學習架構，在保持效率和低延遲的同時，提供高品質的語音合成。這些模型使開發人員和創作者能夠以前所未有的便捷性和性能將語音功能整合到應用程式中。它們促進創新，普及強大的語音合成工具，並支援從虛擬助理和輔助功能到內容創作和多語言通訊解決方案的廣泛應用。
FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B
CosyVoice 2 是一個基於大型語言模型的串流語音合成模型，採用統一的串流/非串流框架設計。這個0.5B參數模型在串流模式下實現了150毫秒的超低延遲，同時保持了與非串流模式幾乎相同的合成品質。它支援中文（包括方言：粵語、四川話、上海話、天津話）、英語、日語、韓語，以及跨語言場景，並能對情感和方言進行細緻控制。
FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B：超低延遲串流合成
CosyVoice 2 是一個基於大型語言模型的串流語音合成模型，採用統一的串流/非串流框架設計。該模型透過有限標量量化（FSQ）增強了語音標記碼本的利用率，簡化了文字轉語音語言模型架構，並開發了一個支援不同合成場景的塊感知因果串流匹配模型。在串流模式下，該模型實現了150毫秒的超低延遲，同時保持了與非串流模式幾乎相同的合成品質。與1.0版本相比，發音錯誤率降低了30%-50%，MOS分數從5.4提高到5.53，並支援對情感和方言的細緻控制。該模型支援中文（包括方言：粵語、四川話、上海話、天津話等）、英語、日語、韓語，並支援跨語言和混合語言場景。SiliconFlow的定價為每百萬UTF-8位元組7.15美元。
優點
- 串流模式下150毫秒的超低延遲。
- 輕量級0.5B參數架構。
- 相較於v1.0，發音錯誤率降低30-50%。
缺點
- 參數數量少於某些競爭模型。
- 可能需要技術專業知識才能進行最佳配置。
我們為何喜愛它
- 它提供生產級的串流語音合成，具有卓越的品質和超低延遲，非常適合即時應用，同時保持輕量級效率。
fishaudio/fish-speech-1.5
Fish Speech V1.5 是一個領先的開源文字轉語音模型，採用創新的DualAR架構，具有雙自迴歸變壓器設計。它在超過30萬小時的英語和中文數據以及超過10萬小時的日語數據上進行訓練，在TTS Arena評估中獲得1339的ELO分數，並具有出色的準確性：英語的詞錯誤率（WER）為3.5%，字元錯誤率（CER）為1.2%；中文的字元錯誤率（CER）為1.3%。
fishaudio/fish-speech-1.5：優質多語言合成
Fish Speech V1.5 是一個領先的開源文字轉語音（TTS）模型。該模型採用創新的DualAR架構，具有雙自迴歸變壓器設計。它支援多種語言，擁有超過30萬小時的英語和中文訓練數據，以及超過10萬小時的日語訓練數據。在TTS Arena的獨立評估中，該模型表現出色，獲得了1339的ELO分數。該模型在英語方面實現了3.5%的詞錯誤率（WER）和1.2%的字元錯誤率（CER），在中文方面實現了1.3%的字元錯誤率（CER）。這種廣泛的訓練和創新的架構使其成為高品質多語言語音合成應用的理想選擇。SiliconFlow的定價為每百萬UTF-8位元組15美元。
優點
- 創新的DualAR雙自迴歸架構。
- 海量訓練數據：英語/中文超過30萬小時。
- 在TTS Arena中獲得1339的頂級ELO分數。
缺點
- 在SiliconFlow上，每百萬UTF-8位元組15美元的較高價格。
- 可能需要比小型模型更多的計算資源。
我們為何喜愛它
- 它結合了尖端架構和海量訓練數據，提供頂級的語音品質和準確性，使其成為多語言文字轉語音應用的黃金標準。
IndexTeam/IndexTTS-2
IndexTTS2 是一個突破性的自迴歸零樣本文字轉語音模型，提供精確的持續時間控制——這對於影片配音應用至關重要。它具有情感表達和說話者身份之間的解耦，能夠獨立控制音色和情感。憑藉GPT潛在表示和三階段訓練範式，它在詞錯誤率、說話者相似度和情感保真度方面超越了最先進的模型。
IndexTeam/IndexTTS-2：帶情感控制的零樣本語音克隆
IndexTTS2 是一個突破性的自迴歸零樣本文字轉語音（TTS）模型，旨在解決大規模TTS系統中精確持續時間控制的挑戰，這是影片配音等應用中的一個顯著限制。它引入了一種新穎、通用的語音持續時間控制方法，支援兩種模式：一種明確指定生成標記數量以實現精確持續時間，另一種則以自迴歸方式自由生成語音。此外，IndexTTS2 實現了情感表達和說話者身份之間的解耦，透過獨立的提示詞實現對音色和情感的獨立控制。為了增強高度情感表達中的語音清晰度，該模型整合了GPT潛在表示並採用了新穎的三階段訓練範式。為了降低情感控制的門檻，它還具有基於文字描述的軟指令機制，透過微調Qwen3開發，以有效引導生成具有所需情感語氣的語音。實驗結果表明，IndexTTS2 在詞錯誤率、說話者相似度和情感保真度方面超越了多個數據集上的最先進零樣本TTS模型。SiliconFlow的定價為輸入和輸出每百萬UTF-8位元組7.15美元。
優點
- 突破性的零樣本語音克隆能力。
- 影片配音的精確持續時間控制。
- 獨立控制音色和情感。
缺點
- 高級情感控制功能設置較為複雜。
- 可能需要情感提示工程以獲得最佳結果。
我們為何喜愛它
- 它以對持續時間、情感和說話者身份前所未有的控制，徹底改變了零樣本TTS——非常適合專業內容創作、配音以及需要細緻情感表達的應用。
TTS模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的輕量級文字轉語音模型，每個模型都具有獨特的優勢。對於超低延遲串流，FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B 提供卓越的性能。對於多語言準確性和品質，fishaudio/fish-speech-1.5 領先群雄。對於帶情感控制的零樣本語音克隆，IndexTeam/IndexTTS-2 樹立了標準。這種並排視圖有助於您為特定的語音合成需求選擇合適的工具。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | 定價 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | 文字轉語音 | $7.15/M UTF-8 bytes | 150毫秒超低延遲串流 |
| 2 | fishaudio/fish-speech-1.5 | fishaudio | 文字轉語音 | $15/M UTF-8 bytes | 頂級ELO分數多語言品質 |
| 3 | IndexTeam/IndexTTS-2 | IndexTeam | 文字轉語音 | $7.15/M UTF-8 bytes | 帶情感控制的零樣本 |
常見問題
我們2025年的三大推薦是FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B、fishaudio/fish-speech-1.5和IndexTeam/IndexTTS-2。這些模型各自在創新、性能以及解決文字轉語音合成、串流功能、多語言支援和情感語音控制挑戰方面的獨特方法上脫穎而出。
我們的深入分析顯示，針對不同需求有幾個領先者。FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B 是需要超低延遲的即時串流應用的首選。對於需要最高品質、高準確性多語言合成的創作者，fishaudio/fish-speech-1.5 是最佳選擇。對於需要零樣本語音克隆並精確控制情感和持續時間的應用，例如影片配音，IndexTeam/IndexTTS-2 則領先群雄。