什麼是開源聲音設計模型？
開源聲音設計模型是專門的AI系統，能夠根據文字描述或其他輸入創建、合成和操縱音訊內容。它們利用雙自回歸變壓器和大型語言模型等先進的深度學習架構，將自然語言提示轉換為高品質的語音、音效和音訊內容。這項技術讓聲音設計師、開發人員和創作者能夠以前所未有的自由度生成、修改和構建音訊創意。它們促進協作，加速創新，並使強大的音訊創作工具普及化，實現從配音和旁白到互動媒體和企業音訊解決方案的廣泛應用。
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。在獨立的TTS Arena評估中，它取得了1339的卓越ELO分數，並具有出色的準確率：英語的詞錯誤率（WER）為3.5%，字錯誤率（CER）為1.2%；中文漢字的字錯誤率（CER）為1.3%。
Fish Speech V1.5：多語言文字轉語音的卓越表現
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。在獨立的TTS Arena評估中，它取得了1339的卓越ELO分數，並具有出色的準確率：英語的詞錯誤率（WER）為3.5%，字錯誤率（CER）為1.2%；中文漢字的字錯誤率（CER）為1.3%，使其成為需要多語言音訊內容的專業聲音設計專案的理想選擇。
優點
- 創新的DualAR架構，採用雙自回歸設計。
- 卓越的多語言支援，擁有廣泛的訓練數據。
- 在TTS Arena中表現頂尖，ELO分數達1339。
缺點
- 在SiliconFlow上的定價較高，為每百萬UTF-8字節15美元。
- 可能需要技術專業知識才能實現最佳實施。
我們為何喜愛它
- 它以創新的架構提供卓越的多語言文字轉語音性能，非常適合需要高品質、準確語音合成的專業聲音設計專案，尤其是在多語言環境中。
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。它實現了150毫秒的超低延遲，同時保持了卓越的合成品質。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，並能對情感和方言進行精細控制。支援中文方言、英語、日語、韓語和跨語言場景。
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。它實現了150毫秒的超低延遲，同時保持了卓越的合成品質。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，並開發了塊感知因果串流。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，並能對情感和方言進行精細控制。支援中文方言、英語、日語、韓語和跨語言場景。
優點
- 150毫秒的超低延遲，同時保持品質。
- 發音錯誤率降低30%-50%。
- MOS分數從5.4提高到5.53。
缺點
- 與較大型模型相比，參數規模較小（0.5B）。
- 串流焦點可能不適合所有聲音設計應用。
我們為何喜愛它
- 它結合了超低延遲串流、卓越品質和情感控制，非常適合即時聲音設計應用和互動式音訊體驗。
IndexTTS-2
IndexTTS2是一款突破性的自回歸零樣本文字轉語音模型，專為精確的持續時間控制而設計，解決了視訊配音等應用中的關鍵限制。它實現了情感表達和說話者身份之間的解耦，能夠獨立控制音色和情感。該模型整合了GPT潛在表示，並採用三階段訓練範式，通過基於文字描述的軟指令機制進行情感控制。
IndexTTS-2：專業音訊的精確控制
IndexTTS2是一款突破性的自回歸零樣本文字轉語音模型，專為精確的持續時間控制而設計，解決了視訊配音等應用中的關鍵限制。它引入了兩種新穎的語音持續時間控制方法：用於精確持續時間的顯式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解耦，能夠通過獨立的提示控制音色和情感。它整合了GPT潛在表示，採用三階段訓練範式，並具有基於文字描述的軟指令機制，用於情感指導。
優點
- 突破性的零樣本文字轉語音，具有精確的持續時間控制。
- 獨立控制音色和情感表達。
- 在詞錯誤率和說話者相似度方面表現優越。
缺點
- 複雜的架構可能需要進階技術知識。
- 在SiliconFlow上，輸入和輸出定價均為每百萬UTF-8字節7.15美元。
我們為何喜愛它
- 它以精確的持續時間控制和獨立的情感/音色操縱，徹底改變了專業聲音設計，使其成為視訊配音和複雜音訊製作工作流程的理想選擇。
AI聲音設計模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的開源聲音設計模型，每個模型都具有獨特的優勢。Fish Speech V1.5在多語言準確性方面表現出色，CosyVoice2-0.5B提供超低延遲串流，而IndexTTS-2則提供突破性的持續時間控制。這種並排比較有助於您為特定的聲音設計或音訊製作目標選擇合適的工具。
| 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 | $15/M UTF-8 bytes | 卓越的多語言表現與準確性 |
| 2 | CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | 文字轉語音 | $7.15/M UTF-8 bytes | 超低延遲串流 |
| 3 | IndexTTS-2 | IndexTeam | 音訊生成 | $7.15/M UTF-8 bytes | 精確的持續時間與情感控制 |
常見問題
我們2025年聲音設計的三大推薦是Fish Speech V1.5、CosyVoice2-0.5B和IndexTTS-2。這些模型在創新、性能以及解決文字轉語音合成、音訊生成和專業聲音設計應用挑戰的獨特方法方面脫穎而出。
我們的分析顯示，針對特定需求有不同的領先者：Fish Speech V1.5非常適合需要高準確性的多語言專案；CosyVoice2-0.5B憑藉其150毫秒的延遲，在即時串流應用中表現出色；而IndexTTS-2則非常適合需要精確持續時間和情感控制的視訊配音和專業音訊製作。