什麼是開源語音轉文字模型？
開源語音轉文字模型是專門的AI系統，利用先進的深度學習架構將書面文字轉換為自然發音的語音。這些文字轉語音（TTS）模型使用神經網路將文字輸入轉換為具有人類般發音、語調和情感的高品質音訊輸出。它們使開發人員和創作者能夠以前所未有的靈活性構建語音應用程式、輔助工具和多媒體內容。作為開源模型，它們促進了協作，加速了創新，並使強大的語音合成技術普及化，支援從虛擬助理到影片配音和多語言通訊系統的應用。
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，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，它獲得了1339的ELO分數，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：領先的多語言語音合成
Fish Speech V1.5 以其創新的DualAR架構和雙自迴歸變壓器設計，代表了開源文字轉語音技術的尖端。該模型在多種語言中表現出色，經過大量數據集訓練，包括英語和中文各超過30萬小時，以及日語超過10萬小時。在獨立的TTS Arena評估中，它獲得了1339的卓越ELO分數，錯誤率極低：英語的詞錯誤率（WER）為3.5%，字元錯誤率（CER）為1.2%，中文的字元錯誤率為1.3%。這種性能使其成為需要高品質語音合成的多語言應用的理想選擇。
優點
- 創新的DualAR架構，採用雙自迴歸變壓器。
- 卓越的多語言支援（英語、中文、日語）。
- 在TTS Arena中表現出色，ELO分數達1339。
缺點
- 與某些競爭對手相比，主要語言僅限於三種。
- 可能需要大量計算資源才能達到最佳性能。
我們為何喜愛它
- 它在多語言語音合成方面提供了業界領先的性能，具有經證實的低錯誤率和創新的架構，為開源TTS模型樹立了標準。
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了150毫秒的超低延遲，同時保持了與非串流模式相同的合成品質。與v1.0相比，它將發音錯誤減少了30-50%，將MOS分數從5.4提高到5.53，並支援中文、英語、日語、韓語以及跨語言場景下的細粒度情感和方言控制。
CosyVoice2-0.5B：超低延遲串流語音合成
CosyVoice 2 以其大型語言模型基礎和統一的串流/非串流框架設計，代表了串流語音合成領域的一項突破。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，並具有支援多種合成場景的塊感知因果串流匹配模型。在串流模式下，它實現了驚人的150毫秒超低延遲，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，該模型顯示出顯著改進：發音錯誤率降低30-50%，MOS分數從5.4提高到5.53，並對情感和方言進行細粒度控制。它支援中文（包括粵語、四川話、上海話、天津話）、英語、日語、韓語，並具有跨語言和混合語言能力。
優點
- 串流模式下150毫秒的超低延遲。
- 與v1.0相比，發音錯誤減少30-50%。
- MOS分數從5.4提高到5.53。
缺點
- 較小的參數規模（0.5B）可能會限制某些高級功能。
- 串流優化可能需要特定的技術實施。
我們為何喜愛它
- 它以超低延遲串流完美平衡了速度和品質，同時支援廣泛的多語言和方言能力以及細粒度情感控制。
IndexTTS-2
IndexTTS2 是一款突破性的自迴歸零樣本文字轉語音模型，專為精確時長控制而設計，解決了影片配音等應用中的關鍵限制。它具有新穎的語音時長控制功能，提供兩種模式：用於精確時長的明確標記規範和自由自迴歸生成。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了音色和情感的獨立控制，並在詞錯誤率、說話者相似度和情感保真度方面超越了最先進的零樣本TTS模型。
IndexTTS-2：具有精確時長控制的零樣本TTS
IndexTTS2 代表了自迴歸零樣本文字轉語音技術的一項革命性進展，專門設計用於解決大規模TTS系統中精確時長控制的關鍵挑戰——這是影片配音等應用中的一個顯著限制。該模型引入了一種新穎、通用的語音時長控制方法，支援兩種不同的模式：一種明確指定生成標記的數量以實現精確時長匹配，另一種則以自迴歸方式自由生成語音。一個關鍵創新是情感表達和說話者身份之間的分離，通過獨立的提示實現了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，IndexTTS2 整合了GPT潛在表示，並採用了複雜的三階段訓練範式。該模型具有基於文本描述的軟指令機制，通過微調Qwen3開發，以有效引導情感語氣生成。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
- 為影片配音應用帶來突破性的精確時長控制。
- 通過獨立提示實現音色和情感的獨立控制。
- 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高級技術專業知識。
- 三階段訓練範式增加了計算要求。
我們為何喜愛它
- 它解決了專業應用中關鍵的時長控制問題，同時提供了前所未有的說話者身份和情感表達的獨立控制。
語音轉文字模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的開源文字轉語音模型，每個模型都具有獨特的優勢。對於多語言卓越性，Fish Speech V1.5 提供卓越的準確性。對於超低延遲串流，CosyVoice2-0.5B 提供無與倫比的速度和品質。對於精確時長控制和情感表達，IndexTTS-2 提供專業級功能。這種並排視圖可幫助您為特定的語音合成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/ M UTF-8 bytes | 多語言準確性，ELO分數達1339 |
| 2 | CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | 文字轉語音 | $7.15/ M UTF-8 bytes | 超低150毫秒延遲串流 |
| 3 | IndexTTS-2 | IndexTeam | 文字轉語音 | $7.15/ M UTF-8 bytes | 精確時長控制與情感 |
常見問題
我們2025年的三大推薦是Fish Speech V1.5、CosyVoice2-0.5B和IndexTTS-2。這些文字轉語音模型中的每一個都因其創新、性能以及解決語音合成、多語言支援、串流功能和時長控制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 是需要高準確性的多語言應用的理想選擇。CosyVoice2-0.5B 以其150毫秒的延遲在即時串流應用中表現出色。IndexTTS-2 非常適合需要精確時長控制和情感表達的專業內容創作，尤其是在影片配音和媒體製作中。