什麼是多語言語音識別開源模型？
多語言語音識別開源模型是專門的AI系統，旨在理解、處理和生成跨多種語言和方言的語音。這些模型利用雙自回歸變換器等先進的深度學習架構，將文本轉換為自然發音的語音，或以高準確度識別口語。它們支持多樣化的語言場景，包括跨語言合成、方言識別和混合語言處理。這項技術使強大的多語言語音功能普及化，使開發人員能夠為全球受眾創建包容性應用程序，同時促進語音AI研究的合作與創新。
Fish Speech V1.5
Fish Speech V1.5 是一款領先的開源文本轉語音（TTS）模型，採用創新的DualAR架構和雙自回歸變換器設計。它支持多種語言，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，它取得了1339的卓越ELO分數，並具有令人印象深刻的準確率：英語的詞錯誤率（WER）為3.5%，字符錯誤率（CER）為1.2%；中文漢字的字符錯誤率（CER）為1.3%。
Fish Speech V1.5：領先的多語言TTS性能
Fish Speech V1.5 是一款領先的開源文本轉語音（TTS）模型，採用創新的DualAR架構，具有雙自回歸變換器設計。它支持多種語言，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%的字符錯誤率（CER），中文漢字的字符錯誤率（CER）為1.3%。
優點
- 在TTS Arena評估中獲得1339的卓越ELO分數。
- 低錯誤率：英語的詞錯誤率（WER）為3.5%，字符錯誤率（CER）為1.2%。
- 龐大的訓練數據：英語和中文超過30萬小時。
缺點
- 相較於其他TTS模型，定價較高。
- 僅限於三種主要語言（英語、中文、日語）。
我們為何喜愛它
- 它提供業界領先的多語言TTS性能，具有卓越的準確性和創新架構，使其成為高品質語音合成應用的理想選擇。
CosyVoice2-0.5B
CosyVoice 2 是一款基於大型語言模型架構的流式語音合成模型，採用統一的流式/非流式框架設計。它在流式模式下實現了150毫秒的超低延遲，同時保持了語音質量。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。它支持中文（包括粵語、四川話、上海話、天津話等方言）、英語、日語、韓語以及跨語言場景。
CosyVoice2-0.5B：先進的流式語音合成
CosyVoice 2 是一款基於大型語言模型的流式語音合成模型，採用統一的流式/非流式框架設計。該模型通過有限標量量化（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流式匹配模型。在流式模式下，它實現了150毫秒的超低延遲，同時保持了與非流式模式幾乎相同的合成質量。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，並支持對情感和方言的細粒度控制。該模型支持中文（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。
優點
- 流式模式下150毫秒的超低延遲。
- 發音錯誤率降低30%-50%。
- MOS分數從5.4提高到5.53。
缺點
- 較小的模型尺寸（0.5B參數）可能會限制複雜性。
- 流媒體質量取決於網絡條件。
我們為何喜愛它
- 它結合了實時流媒體功能和卓越的方言多樣性，使其非常適合需要低延遲和高品質的實時多語言應用。
IndexTTS-2
IndexTTS2 是一款突破性的自回歸零樣本文本轉語音模型，解決了大規模TTS系統中精確持續時間控制的挑戰。它引入了新穎的語音持續時間控制方法，支持顯式標記規範和自回歸生成模式。該模型實現了情感表達和說話者身份之間的分離，通過獨立的提示實現獨立控制。它結合了GPT潛在表示，並利用三階段訓練範式來增強情感語音的清晰度。
IndexTTS-2：革命性的零樣本持續時間控制
IndexTTS2 是一款突破性的自回歸零樣本文本轉語音（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，這是視頻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，支持兩種模式：一種是明確指定生成的標記數量以實現精確持續時間，另一種是以自回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，通過獨立的提示實現對音色和情感的獨立控制。該模型結合了GPT潛在表示，並利用新穎的三階段訓練範式。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，在多個數據集上均優於最先進的零樣本TTS模型。
優點
- 無需說話者訓練的突破性零樣本能力。
- 適用於視頻配音應用的精確持續時間控制。
- 對音色和情感表達的獨立控制。
缺點
- 複雜的架構可能需要更多的計算資源。
- 三階段訓練範式增加了實施複雜性。
我們為何喜愛它
- 它以零樣本能力和精確持續時間控制徹底改變了語音合成，使其成為視頻配音和內容創作等專業應用的理想選擇。
多語言語音識別模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的多語言語音識別模型，每個模型都具有獨特的優勢。Fish Speech V1.5憑藉其廣泛的訓練數據在多語言準確性方面表現出色。CosyVoice2-0.5B提供具有卓越方言支持的實時流媒體。IndexTTS-2提供具有精確持續時間控制的突破性零樣本能力。這種並排比較有助於您為特定的多語言語音識別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 | Fish Speech V1.5 | fishaudio | 文本轉語音 | $15/M UTF-8 bytes | 領先的多語言準確性 |
| 2 | CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | 文本轉語音 | $7.15/M UTF-8 bytes | 超低延遲流媒體 |
| 3 | IndexTTS-2 | IndexTeam | 文本轉語音 | $7.15/M UTF-8 bytes | 零樣本持續時間控制 |
常見問題
我們2025年的三大推薦是Fish Speech V1.5、CosyVoice2-0.5B和IndexTTS-2。這些模型都因其創新性、多語言性能以及解決文本轉語音合成和跨語言語音生成挑戰的獨特方法而脫穎而出。
我們的分析顯示，針對特定需求有不同的領先者。Fish Speech V1.5最適合具有廣泛語言訓練數據的高準確度多語言TTS。CosyVoice2-0.5B在需要低延遲和方言支持的實時應用中表現出色。IndexTTS-2非常適合需要零樣本能力和精確持續時間控制的應用，例如視頻配音。