什麼是開源音訊生成模型？
開源音訊生成模型是專門的AI系統，旨在從文字描述中創建高品質的語音和音訊。它們利用雙重自迴歸變壓器和大型語言模型等先進的深度學習架構，將自然語言轉化為具有不同聲音、情感和語言的逼真語音。這項技術讓開發者和創作者能夠以前所未有的自由度生成、修改和基於音訊內容進行構建。它們促進協作，加速創新，並使強大的文字轉語音工具普及化，從而實現從語音助理到影片配音和企業音訊解決方案等廣泛應用。
Fish Speech V1.5
Fish Speech V1.5 是一款領先的開源文字轉語音（TTS）模型，採用創新的DualAR架構，具有雙重自迴歸變壓器設計。它支援多種語言，其中英語和中文的訓練數據超過30萬小時，日語超過10萬小時。在TTS Arena評估中，它取得了1339的卓越ELO分數，英語的詞錯誤率為3.5%，英語的字元錯誤率為1.2%，中文為1.3%。
Fish Speech V1.5：領先的多語言文字轉語音性能
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，具有雙重自迴歸變壓器設計。它支援多種語言，其中英語和中文的訓練數據均超過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%。
優點
- 在TTS Arena中獲得業界領先的1339 ELO分數。
- 廣泛的多語言支援，擁有超過30萬小時的訓練數據。
- 低錯誤率：英語詞錯誤率3.5%，字元錯誤率1.2%。
缺點
- 在SiliconFlow上價格較高，為每百萬UTF-8位元組15美元。
- 僅限於文字轉語音功能。
我們為何喜愛它
- 它以業界領先的準確性分數提供卓越的多語言性能，使其成為高品質文字轉語音生成的黃金標準。
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。它在串流模式下實現了150毫秒的超低延遲，同時保持了品質。與v1.0相比，它將發音錯誤減少了30-50%，並將MOS分數從5.4提高到5.53。它支援中文方言、英語、日語、韓語以及跨語言場景，並具有細粒度的情感和方言控制。
CosyVoice2-0.5B：超低延遲串流文字轉語音
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。
優點
- 串流模式下150毫秒的超低延遲。
- 與v1.0相比，發音錯誤減少30-50%。
- MOS分數從5.4提高到5.53。
缺點
- 較小的0.5B參數模型可能會限制複雜性。
- 主要專注於亞洲語言和英語。
我們為何喜愛它
- 它將串流效率與品質改進相結合，提供具有細粒度情感和方言控制的即時語音合成。
IndexTTS-2
IndexTTS2 是一款突破性的自迴歸零樣本文字轉語音模型，解決了大規模TTS系統中精確持續時間控制的挑戰。它支援明確的標記規範以實現精確持續時間和自由的自迴歸生成。該模型實現了情感表達和說話者身份之間的解耦，從而能夠獨立控制音色和情感。它整合了GPT潛在表示，並具有用於情感控制的軟指令機制，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。
IndexTTS-2：具備情感控制的先進零樣本文字轉語音
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，這是影片配音等應用中的一個重大限制。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：一種是明確指定生成的標記數量以實現精確持續時間，另一種是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 在多個數據集上的詞錯誤率、說話者相似度和情感保真度方面均優於最先進的零樣本TTS模型。
優點
- 適用於影片配音應用的精確持續時間控制。
- 獨立控制音色和情感表達。
- 具有卓越性能指標的零樣本能力。
缺點
- 由於先進的功能集，設置更複雜。
- 實現最佳性能需要更高的計算要求。
我們為何喜愛它
- 它透過精確的持續時間控制和情感-音色解耦徹底改變了TTS，非常適合專業音訊製作和影片配音應用。
音訊AI模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的開源音訊生成模型，每個模型都具有獨特的優勢。對於多語言卓越性，Fish Speech V1.5 提供業界領先的準確性。對於即時應用，CosyVoice2-0.5B 提供超低延遲串流。對於進階控制，IndexTTS-2 提供具有情感和持續時間控制的零樣本能力。這種並排視圖可幫助您為特定的音訊生成需求選擇合適的工具。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | SiliconFlow 定價 | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Fish Speech V1.5 | fishaudio | 文字轉語音 | 每百萬UTF-8位元組15美元 | 業界領先的多語言準確性 |
| 2 | CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | 文字轉語音 | 每百萬UTF-8位元組7.15美元 | 超低延遲串流（150毫秒） |
| 3 | IndexTTS-2 | IndexTeam | 文字轉語音 | 每百萬UTF-8位元組7.15美元 | 零樣本，具備情感和持續時間控制 |
常見問題
我們2025年的三大首選是Fish Speech V1.5、CosyVoice2-0.5B和IndexTTS-2。這些模型各自因其創新、性能以及在解決文字轉語音合成、多語言支援和進階音訊控制能力方面的獨特方法而脫穎而出。
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 是多語言準確性的首選，具有業界領先的性能分數。對於需要最小延遲的即時應用，CosyVoice2-0.5B 以其150毫秒的串流能力表現出色。對於需要精確控制的專業應用，IndexTTS-2 提供具有情感和持續時間控制的零樣本能力。