什麼是開源文字轉音訊旁白模型？
開源文字轉音訊旁白模型是專門的AI系統，能將書面文字轉換為聽起來自然的語音。它們利用先進的深度學習架構，如自迴歸變壓器和神經聲碼器，將文字描述轉化為高品質的音訊旁白。這項技術讓開發者和創作者能夠以前所未有的靈活性和控制力生成語音內容。它們促進協作、加速創新，並普及強大的語音合成工具，實現從有聲書製作到多語言內容創作和企業語音解決方案等廣泛應用。
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 架構和雙自迴歸變壓器設計。它支援多種語言，其中英語和中文的訓練數據超過30萬小時，日語超過10萬小時。在 TTS Arena 評估中，它取得了卓越的 ELO 分數 1339，英語的詞錯誤率為 3.5%，字元錯誤率為 1.2%，中文的字元錯誤率為 1.3%。
Fish Speech V1.5：業界領先的多語言旁白
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 架構和雙自迴歸變壓器設計。它支援多種語言，其中英語和中文的訓練數據超過30萬小時，日語超過10萬小時。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% 的字元錯誤率（CER），中文漢字的字元錯誤率為 1.3%。
優點
- 在 TTS Arena 中取得業界領先的 ELO 分數 1339。
- 英語詞錯誤率僅 3.5%，準確性卓越。
- 龐大的訓練數據：英語/中文超過 30 萬小時。
缺點
- 在 SiliconFlow 上定價較高，為每百萬 UTF-8 字節 $15。
- 與某些競爭對手相比，語言支援有限。
我們為何喜愛它
- 它以經過驗證的競技場表現和卓越的多語言準確性，為專業旁白應用設定了文字轉語音品質的黃金標準。
CosyVoice2-0.5B
CosyVoice 2 是一款基於大型語言模型架構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了 150 毫秒的超低延遲，同時保持了高合成品質。與 v1.0 相比，發音錯誤減少了 30-50%，MOS 分數從 5.4 提高到 5.53，支援中文方言、英語、日語、韓語，並具備跨語言能力。
CosyVoice2-0.5B：超低延遲串流的卓越表現
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，並開發了一種塊感知因果串流匹配模型，支援不同的合成場景。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的細粒度控制。
優點
- 串流模式下實現 150 毫秒的超低延遲。
- 與 v1.0 相比，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 0.5B 參數大小可能會限制語音品質。
- 主要針對亞洲語言進行優化。
我們為何喜愛它
- 它提供即時旁白功能，具有卓越的延遲性能，非常適合即時應用和互動式語音體驗。
IndexTTS-2
IndexTTS2 是一款突破性的自迴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。它具有解耦的情感表達和說話者身份控制功能，可透過獨立的提示實現音色和情感的獨立操作。該模型結合了 GPT 潛在表示和一種新穎的三階段訓練範式，並採用基於文字描述的軟指令機制來指導情感語調。
IndexTTS-2：進階情感控制與持續時間精確度
IndexTTS2 是一款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，這在影片配音等應用中是一個顯著的限制。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數量以實現精確持續時間，另一種則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解耦，透過獨立的提示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，該模型結合了 GPT 潛在表示並採用了一種新穎的三階段訓練範式。
優點
- 適用於影片配音應用的精確持續時間控制。
- 獨立控制音色和情感表達。
- 零樣本語音複製能力。
缺點
- 複雜的架構可能需要技術專業知識。
- 在 SiliconFlow 上，輸入和輸出定價均為每百萬 UTF-8 字節 $7.15。
我們為何喜愛它
- 它透過精確的時序和情感表達徹底改變了旁白控制，使其成為專業影片配音和富有表現力的故事講述應用的理想選擇。
文字轉語音模型比較
在此表格中，我們比較了 2025 年領先的開源文字轉語音旁白模型，每個模型都具有獨特的優勢。Fish Speech V1.5 提供業界領先的品質和經過驗證的競技場表現。CosyVoice2-0.5B 在超低延遲串流應用中表現出色。IndexTTS-2 提供進階情感控制和精確持續時間管理。這種並排比較有助於您為特定的旁白需求選擇合適的模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | 定價 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Fish Speech V1.5 | fishaudio | 文字轉語音 | $15/百萬 UTF-8 字節 | 業界領先品質與多語言 |
| 2 | CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | 文字轉語音 | $7.15/百萬 UTF-8 字節 | 超低 150 毫秒延遲串流 |
| 3 | IndexTTS-2 | IndexTeam | 文字轉語音 | $7.15/百萬 UTF-8 字節 | 情感控制與持續時間精確度 |
常見問題
我們 2025 年的三大推薦是 Fish Speech V1.5、CosyVoice2-0.5B 和 IndexTTS-2。這些模型各自在創新、性能以及解決文字轉語音合成、多語言支援和進階旁白控制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 是高品質多語言旁白的首選，具有經過驗證的性能。CosyVoice2-0.5B 在需要超低延遲的即時串流應用中表現出色。IndexTTS-2 最適合需要精確持續時間控制和情感表達的應用，例如影片配音和富有表現力的故事講述。