什麼是設備端轉錄的開源AI模型？
用於設備端轉錄的開源AI模型是專門的類神經網路，無需雲端連接即可直接在您的設備上將語音轉換為文字，並將文字轉換為語音。它們利用自迴歸變換器等深度學習架構和先進的語音合成技術，以卓越的準確性和低延遲處理音訊資料。這項技術讓開發人員和創作者能夠以前所未有的自由度構建轉錄應用程式、語音介面和輔助工具。它們促進協作，加速創新，並使強大的語音處理能力普及化，從即時字幕到語音助理和多語言通訊系統，實現了廣泛的應用。
Fish Speech V1.5
Fish Speech V1.5 是一款領先的開源文字轉語音（TTS）模型。該模型採用創新的 DualAR 架構，具有雙自迴歸變換器設計。它支援多種語言，其中英語和中文的訓練資料超過30萬小時，日語超過10萬小時。在 TTS Arena 的獨立評估中，該模型表現出色，ELO 分數達到1339。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），中文漢字的字元錯誤率為1.3%。
Fish Speech V1.5：領先的多語言TTS，準確性卓越
Fish Speech V1.5 是一款領先的開源文字轉語音（TTS）模型，採用創新的 DualAR 架構，具有雙自迴歸變換器設計。它在英語和中文方面經過超過30萬小時的資料訓練，日語方面超過10萬小時，在多種語言中均表現出色。在 TTS Arena 的獨立評估中，該模型取得了令人印象深刻的 ELO 分數1339。該模型展現了業界領先的準確性，英語詞錯誤率（WER）僅為3.5%，字元錯誤率（CER）為1.2%，中文漢字的字元錯誤率為1.3%。這使其成為高品質設備端轉錄和語音合成應用的理想選擇。在 SiliconFlow 上的定價為每百萬 UTF-8 位元組15美元。
優點
- 英語準確性卓越，WER 僅為3.5%。
- 創新的 DualAR 架構，性能卓越。
- 龐大的訓練資料集（30萬+小時）。
缺點
- 與 SiliconFlow 上的其他替代方案相比，定價較高。
- 主要專注於三種語言。
我們為何喜愛它
- 它透過創新的 DualAR 架構提供無與倫比的準確性和自然語音品質，使其成為多語言設備端轉錄的黃金標準。
CosyVoice2-0.5B
CosyVoice 2 是一款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。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粒度控制。
CosyVoice2-0.5B：超低延遲串流語音合成
CosyVoice 2 是一款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，並開發了一種塊感知因果串流匹配模型，支援不同的合成場景。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粒度控制。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。在 SiliconFlow 上的定價為每百萬 UTF-8 位元組7.15美元。
優點
- 串流模式下超低延遲150毫秒。
- 發音錯誤率降低30%-50%。
- MOS 分數從5.4提高到5.53。
缺點
- 較小的0.5B參數模型可能存在限制。
- 需要串流基礎設施以獲得最佳性能。
我們為何喜愛它
- 它將超低延遲串流與卓越的品質和情感控制相結合，使其成為即時設備端轉錄和語音應用的完美選擇。
IndexTTS-2
IndexTTS2 是一款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。它引入了一種新穎的語音持續時間控制方法，並實現了情感表達與說話者身份之間的分離，透過獨立的提示詞實現對音色和情感的獨立控制。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優於最先進的零樣本 TTS 模型。
IndexTTS-2：具有精確持續時間和情感控制的零樣本TTS
IndexTTS2 是一款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，這在視訊配音等應用中是一個顯著的限制。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 實現了情感表達與說話者身份之間的分離，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，並採用了一種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優於多個資料集上的最先進零樣本 TTS 模型。在 SiliconFlow 上的定價為每百萬 UTF-8 位元組7.15美元。
優點
- 精確的持續時間控制，適用於配音等應用。
- 無需訓練即可適用於任何聲音的零樣本能力。
- 獨立控制情感和說話者身份。
缺點
- 高級功能配置更複雜。
- 可能需要針對特定用例進行微調。
我們為何喜愛它
- 它透過精確的持續時間控制和情感分離，徹底改變了語音合成，使其成為複雜設備端轉錄和配音應用的理想選擇。
AI 模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的開源AI設備端轉錄模型，每個模型都具有獨特的優勢。對於卓越的多語言準確性，Fish Speech V1.5 提供業界領先的性能。對於具有超低延遲的即時串流，CosyVoice2-0.5B 提供無與倫比的速度和品質，而 IndexTTS-2 則優先考慮精確的持續時間控制和零樣本能力。這種並排比較有助於您為特定的轉錄或語音合成目標選擇合適的工具。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | 定價 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Fish Speech V1.5 | fishaudio | 文字轉語音 | 15美元/百萬 UTF-8 位元組 | 卓越的準確性（3.5% WER） |
| 2 | CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | 文字轉語音 | 7.15美元/百萬 UTF-8 位元組 | 超低延遲（150毫秒） |
| 3 | IndexTTS-2 | IndexTeam | 文字轉語音 | 7.15美元/百萬 UTF-8 位元組 | 精確的持續時間和情感控制 |
常見問題
我們2025年的三大推薦是 Fish Speech V1.5、CosyVoice2-0.5B 和 IndexTTS-2。這些模型各自在創新、性能以及解決設備端轉錄、文字轉語音合成和多語言語音處理挑戰的獨特方法方面脫穎而出。
我們的深入分析顯示，針對不同需求有幾個領先的模型。Fish Speech V1.5 是需要卓越準確性和多語言支援的應用程式的首選。對於具有最小延遲的即時串流轉錄，CosyVoice2-0.5B 是最佳選擇，僅需150毫秒。對於需要在語音合成中精確控制持續時間和情感的創作者，IndexTTS-2 提供卓越的零樣本能力。