什麼是開源語音翻譯模型？
開源語音翻譯模型是專門的 AI 系統，可將文字轉換為多種語言的自然語音。它們利用雙自回歸變壓器和大型語言模型框架等先進的深度學習架構，實現無縫的跨語言通訊和內容本地化。這些模型使強大的語音合成技術普及化，促進了從影片配音和輔助工具到教育平台和企業解決方案等應用領域的創新。
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，其中英語和中文的訓練數據超過 300,000 小時，日語超過 100,000 小時。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%，字元錯誤率 (CER) 為 1.2%，中文字元的 CER 為 1.3%。
Fish Speech V1.5：卓越的多語言性能
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 架構和雙自回歸變壓器設計。它支援多種語言，其中英語和中文的訓練數據超過 300,000 小時，日語超過 100,000 小時。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卓越的準確性，詞錯誤率 (WER) 為 3.5%，字元錯誤率 (CER) 為 1.2%，中文字元的 CER 為 1.3%。
優點
- 在 TTS Arena 評估中獲得 1339 的卓越 ELO 分數。
- 創新的 DualAR 架構，提供卓越性能。
- 廣泛的多語言訓練數據（30 萬+ 小時）。
缺點
- 與 SiliconFlow 上的其他模型相比，定價較高。
- 可能需要更多計算資源才能達到最佳性能。
我們為何喜愛它
- 它提供行業領先的語音品質和卓越的多語言支援，並有廣泛的訓練數據和經過驗證的性能指標作為後盾。
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 150 毫秒的超低延遲，同時保持與非串流模式相同的品質。與 1.0 版本相比，它將發音錯誤減少了 30-50%，MOS 分數從 5.4 提高到 5.53，並支援中文方言、英語、日語、韓語以及跨語言能力。
CosyVoice2-0.5B：超低延遲串流卓越表現
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) 增強語音標記碼本利用率，並開發了塊感知因果串流匹配模型。在串流模式下，它實現 150 毫秒的超低延遲，同時保持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，並支援對情緒和方言的細粒度控制，包括中文方言、英語、日語、韓語和跨語言場景。
優點
- 串流模式下 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
- 較小的參數大小 (0.5B) 可能會限制某些功能。
- 串流品質取決於網路條件。
我們為何喜愛它
- 它完美平衡了速度和品質，提供即時串流功能，並顯著提高了準確性和廣泛的語言支援。
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。它具有解耦的情緒表達和說話者身份控制功能，整合了 GPT 潛在表示，並包含基於文字描述的軟指令機制。該模型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優於最先進的零樣本 TTS 模型。
IndexTTS-2：先進的零樣本控制和情感智慧
IndexTTS2 是一款突破性的自回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，特別是對於影片配音等應用。它引入了創新的語音持續時間控制，具有兩種模式：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解耦，透過單獨的提示實現獨立控制。它整合了 GPT 潛在表示，並利用新穎的三階段訓練範式來增強情感表達中的語音清晰度，此外還具有基於透過微調 Qwen3 開發的文字描述的軟指令機制。
優點
- 具有持續時間控制的突破性零樣本能力。
- 獨立控制音色和情感。
- 新穎的三階段訓練範式，提高清晰度。
缺點
- 由於高級功能集，設置更複雜。
- 在 SiliconFlow 上需要輸入和輸出定價。
我們為何喜愛它
- 它透過對持續時間、情感和說話者身份前所未有的控制，徹底改變了語音合成，使其成為專業音訊製作和配音應用的理想選擇。
語音翻譯模型比較
在此表中，我們比較了 2025 年領先的開源語音翻譯模型，每個模型都具有獨特的優勢。Fish Speech V1.5 憑藉廣泛的訓練數據提供卓越的多語言性能。CosyVoice2-0.5B 在超低延遲串流和全面的語言支援方面表現出色。IndexTTS-2 提供先進的零樣本能力，具有情感和持續時間控制。此比較有助於您為特定的語音翻譯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 | 文字轉語音 | $15/百萬 UTF-8 位元組 | 卓越的多語言準確性 |
| 2 | CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | 文字轉語音 | $7.15/百萬 UTF-8 位元組 | 超低延遲串流 |
| 3 | IndexTTS-2 | IndexTeam | 音訊生成 | $7.15/百萬 UTF-8 位元組 | 零樣本情感控制 |
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、多語言能力以及解決文字轉語音合成和跨語言音訊生成挑戰的獨特方法而脫穎而出。
我們的分析顯示，針對不同需求有不同的領先模型。Fish Speech V1.5 是提供卓越多語言準確性並支援英語、中文和日語的首選。CosyVoice2-0.5B 在即時應用方面表現出色，支援中文方言、英語、日語、韓語和跨語言場景。IndexTTS-2 則非常適合需要精確情感和持續時間控制的應用。