什麼是開源行動應用音訊模型？
開源行動應用音訊模型是專門設計的AI模型，用於在資源受限的行動裝置上生成高品質的語音和音訊內容。這些模型利用先進的深度學習架構，如自迴歸變壓器和串流合成框架，將文字轉換為自然發音的語音，且延遲和計算開銷極小。這項技術使開發者能夠將強大的文字轉語音功能直接整合到行動應用中，支援語音助理、輔助工具、語言學習應用和內容旁白等功能。它們促進創新，降低開發成本，並使專業級語音合成在多種語言和使用案例的行動平台上普及化。
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。該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。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，並支援對中文、英文、日文和韓文的情感和方言進行精細控制。
FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B：超低延遲行動冠軍
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進行精細控制。該模型支援中文（包括方言：粵語、四川話、上海話、天津話等）、英文、日文、韓文，並支援跨語言和混合語言場景。僅0.5B參數，它針對行動部署進行了優化。SiliconFlow 定價為每百萬 UTF-8 字節 7.15 美元起。
優點
- 150毫秒的超低延遲，非常適合即時行動應用。
- 發音錯誤率降低30%-50%。
- 緊湊的0.5B參數，非常適合行動裝置。
缺點
- 與大型模型相比，在極其細微的情感表達方面可能存在限制。
- 串流品質雖然出色，但需要穩定的網路連接。
我們為何喜愛它
- 它以突破性的150毫秒延遲，在緊湊的套件中提供專業級語音合成，完美適用於行動應用，使所有開發者都能體驗即時語音。
IndexTeam/IndexTTS-2
IndexTTS2 是一個突破性的自迴歸零樣本文字轉語音模型，解決了精確持續時間控制的問題——這對於影片配音和旁白等行動應用至關重要。它實現了情感表達和說話者身份之間的分離，能夠獨立控制音色和情感。憑藉在詞錯誤率、說話者相似度和情感保真度方面的最先進性能，它透過文字描述提供軟指令機制，實現直觀的情感控制。
IndexTeam/IndexTTS-2：零樣本情感控制先驅
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：一種明確指定生成標記的數量以實現精確持續時間，另一種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。為了增強高度情感表達中的語音清晰度，該模型整合了GPT潛在表示，並利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，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。SiliconFlow 的輸入和輸出定價均為每百萬 UTF-8 字節 7.15 美元。
優點
- 精確的持續時間控制，適用於影片配音和定時旁白。
- 零樣本能力——無需為新語音進行訓練。
- 獨立控制音色和情感。
缺點
- 可能比超緊湊模型需要更多的計算資源。
- 零樣本性能取決於參考音訊的品質。
我們為何喜愛它
- 它透過突破性的零樣本語音克隆和情感控制，徹底改變了行動音訊應用，使開發者無需大量訓練數據即可創建個性化、情感豐富的語音體驗。
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 架構和雙自迴歸變壓器設計。憑藉超過30萬小時的英文和中文訓練數據，以及超過10萬小時的日文訓練數據，它在TTS Arena評估中獲得了1339的ELO分數。該模型以3.5%的英文詞錯誤率和1.2%的字元錯誤率，以及1.3%的中文漢字字元錯誤率，提供卓越的準確性——使其成為高品質多語言行動應用的理想選擇。
fishaudio/fish-speech-1.5：多語言準確性領導者
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30萬小時的英文和中文訓練數據，以及超過10萬小時的日文訓練數據。在TTS Arena的獨立評估中，該模型表現出色，ELO分數為1339。該模型在英文方面實現了3.5%的詞錯誤率（WER）和1.2%的字元錯誤率（CER），在中文漢字方面實現了1.3%的字元錯誤率。這種卓越的準確性結合全面的多語言支援，使 Fish Speech V1.5 對於服務全球受眾或在教育、輔助功能和專業環境中需要精確發音的行動應用程式特別有價值。SiliconFlow 定價為每百萬 UTF-8 字節 15 美元。
優點
- 卓越的準確性：英文詞錯誤率3.5%，字元錯誤率1.2%。
- 在TTS Arena中獲得業界領先的1339 ELO分數。
- 超過30萬小時的英文和中文訓練數據。
缺點
- SiliconFlow 定價較高，每百萬 UTF-8 字節 15 美元。
- 可能比超緊湊替代方案需要更多的處理能力。
我們為何喜愛它
- 它為行動TTS中的多語言準確性樹立了黃金標準，擁有龐大的訓練數據和經過競技場驗證的性能——非常適合對發音精確度要求極高的應用程式。
音訊模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的開源行動應用音訊模型，每個模型都具有獨特的優勢。對於超低延遲的即時應用，FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B 以其緊湊的套件提供無與倫比的150毫秒響應時間。對於高級情感控制和零樣本語音克隆，IndexTeam/IndexTTS-2 處於領先地位。對於多語言準確性和經過競技場驗證的品質，fishaudio/fish-speech-1.5 脫穎而出。這種並排比較有助於您為特定的行動應用需求選擇合適的模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | SiliconFlow 定價 | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | 文字轉語音 | $7.15/M UTF-8 bytes | 150毫秒延遲，0.5B行動優化 |
| 2 | IndexTeam/IndexTTS-2 | IndexTeam | 文字轉語音 | $7.15/M UTF-8 bytes | 零樣本情感與持續時間控制 |
| 3 | fishaudio/fish-speech-1.5 | fishaudio | 文字轉語音 | $15/M UTF-8 bytes | 多語言準確性 (1339 ELO) |
常見問題
我們2025年的三大推薦模型是 FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B、IndexTeam/IndexTTS-2 和 fishaudio/fish-speech-1.5。這些模型因其行動優化、性能效率以及解決資源受限行動環境中文字轉語音合成挑戰的獨特方法而脫穎而出。
我們的深入分析顯示了針對不同行動需求的明確領導者。FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B 是需要超低150毫秒延遲的即時語音助理和即時旁白應用的首選。對於需要個性化語音和情感表達的應用，如有聲讀物閱讀器或基於角色的遊戲，IndexTeam/IndexTTS-2 在零樣本語音克隆和情感控制方面表現出色。對於多語言教育應用、輔助工具和全球內容平台，如果發音準確性至關重要，fishaudio/fish-speech-1.5 在英文、中文和日文方面提供了經過競技場驗證的品質。