什麼是醫療轉錄的開源模型？
醫療轉錄的開源模型是專門的AI系統，旨在將醫療語音轉換為準確的文字記錄。它們利用先進的文字轉語音和語音識別架構，以高精度處理醫學術語、病患記錄和臨床文件。這項技術使醫療服務提供者能夠自動化文件處理、降低轉錄成本並提高病患護理效率。它們促進了醫療科技的創新，透過本地部署確保數據隱私，並普及了強大的醫療文件工具，支援從電子健康記錄到即時臨床筆記等應用。
fishaudio/fish-speech-1.5
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 架構和雙自回歸變壓器設計。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 評估中，其 ELO 分數為 1339，英語的詞錯誤率 (WER) 達到 3.5%，字元錯誤率 (CER) 達到 1.2%，準確性卓越，非常適合精確的醫療轉錄需求。
fishaudio/fish-speech-1.5：高準確度醫療轉錄
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 架構和雙自回歸變壓器設計。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，ELO 分數為 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)，中文方面實現了 1.3% 的字元錯誤率 (CER)，使其在準確性至關重要的醫療文件中高度可靠。
優點
- 英語醫療轉錄的卓越準確性，詞錯誤率 (WER) 僅為 3.5%。
- 支援多語言，適用於多樣化的醫療環境。
- 超過30萬小時的訓練數據，確保穩健的性能。
缺點
- 在 SiliconFlow 上，每百萬 UTF-8 位元組的價格為 15 美元，相較於其他替代方案更高。
- 可能需要針對特定的醫學術語進行微調。
我們為何喜愛它
- 它提供卓越的準確性和多語言能力，這對於醫療轉錄至關重要，並具有符合醫療文件標準的實證性能指標。
FunAudioLLM/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。該模型在串流模式下實現了 150 毫秒的超低延遲，同時保持了合成品質。發音錯誤率降低了 30%-50%，MOS 分數從 5.4 提高到 5.53，並支援中文方言、英語、日語、韓語和跨語言場景——非常適合即時醫療轉錄需求。
FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B：超低延遲醫療串流
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，並開發了一個塊感知因果串流匹配模型。在串流模式下，它實現了 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，並且支援對情感和方言的細粒度控制，使其成為即時醫療文件的理想選擇。
優點
- 150 毫秒的超低延遲，適用於即時轉錄。
- 發音錯誤率降低 30%-50%。
- 在 SiliconFlow 上，每百萬 UTF-8 位元組的價格為 7.15 美元，具有成本效益。
缺點
- 較小的 0.5B 參數模型在處理複雜醫學術語時可能存在限制。
- 情感和方言控制對於臨床應用可能不是必需的。
我們為何喜愛它
- 它提供超低延遲的串流功能，非常適合即時醫療轉錄，並在 SiliconFlow 上顯著提高了準確性且價格實惠。
IndexTeam/IndexTTS-2
IndexTTS2 是一款突破性的自回歸零樣本文字轉語音模型，專為大規模 TTS 系統中的精確持續時間控制而設計。它支援兩種模式：用於精確持續時間的明確標記規範和自由自回歸生成。該模型實現了情感表達和說話者身份之間的分離，整合了 GPT 潛在表示，並在詞錯誤率、說話者相似性和情感保真度方面超越了最先進的零樣本 TTS 模型——非常適合受控的醫療文件場景。
IndexTeam/IndexTTS-2：精確控制的醫療文件
IndexTTS2 是一款突破性的自回歸零樣本文字轉語音模型，旨在解決大規模 TTS 系統中的精確持續時間控制問題，這對於醫療文件時間要求來說是一個顯著優勢。它引入了一種新穎的語音持續時間控制方法，支援用於精確持續時間的明確標記規範和自由自回歸生成。該模型實現了情感表達和說話者身份之間的分離，透過獨立的提示實現獨立控制。為了增強語音清晰度，它整合了 GPT 潛在表示並採用了三階段訓練範式。實驗結果表明，IndexTTS2 在多個數據集上的詞錯誤率、說話者相似性和情感保真度方面均優於最先進的零樣本 TTS 模型。
優點
- 精確的持續時間控制，適用於定時醫療文件。
- 在詞錯誤率方面優於最先進的模型。
- 零樣本能力，可立即部署。
缺點
- 由於高級控制功能，設置更為複雜。
- 對於簡單的轉錄任務可能過度設計。
我們為何喜愛它
- 它提供無與倫比的精確控制和卓越的準確性指標，使其非常適合需要精確計時和高保真醫療文件的醫療環境。
醫療轉錄AI模型比較
在此表格中，我們比較了 2025 年領先的醫療轉錄開源模型，每個模型在醫療文件方面都具有獨特的優勢。對於高準確度的多語言轉錄，fishaudio/fish-speech-1.5 提供卓越的精確度。對於即時臨床文件，FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B 提供超低延遲串流，而 IndexTeam/IndexTTS-2 則擅長精確控制的醫療文件。這種並排比較有助於醫療服務提供者為其特定的轉錄和文件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 | fishaudio/fish-speech-1.5 | fishaudio | 文字轉語音 | 15 美元/百萬 UTF-8 位元組 | 最高準確度 (3.5% WER) |
| 2 | FunAudioLLM/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 | IndexTeam/IndexTTS-2 | IndexTeam | 音訊 | 7.15 美元/百萬 UTF-8 位元組 | 精確持續時間控制 |
常見問題
我們 2025 年醫療轉錄的三大推薦是 fishaudio/fish-speech-1.5、FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B 和 IndexTeam/IndexTTS-2。這些模型各自因其準確性、性能以及解決醫療轉錄和醫療文件挑戰的獨特方法而脫穎而出。
我們的分析顯示，針對特定的醫療需求有不同的領先模型。fishaudio/fish-speech-1.5 以其 3.5% 的詞錯誤率成為最高準確度醫療轉錄的首選。對於即時臨床文件，FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B 以 150 毫秒的延遲表現出色。對於醫療文件中精確的時間控制，IndexTeam/IndexTTS-2 提供無與倫比的持續時間控制能力。