什麼是播客編輯用小型 AI 模型？
播客編輯用小型 AI 模型是緊湊、高效的文字轉語音 (TTS) 系統，專門用於以最少的計算資源從文字生成自然語音。這些模型利用先進的深度學習架構，如自迴歸變壓器和串流合成，使播客創作者能夠以前所未有的輕鬆生成畫外音、添加旁白、糾正音訊片段以及製作多語言內容。它們促進了可訪問性，加速了製作工作流程，並使專業級音訊工具民主化，從而實現了從個人播客到大型媒體製作公司的廣泛應用。
FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B
CosyVoice 2 是一個基於大型語言模型的串流語音合成模型，僅有 0.5B 參數，採用統一的串流/非串流框架設計。在串流模式下，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。非常適合即時播客編輯工作流程。
FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B：超低延遲串流合成
CosyVoice 2 是一個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。該模型通過有限標量量化 (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，並開發了一個支援不同合成場景的塊感知因果串流匹配模型。在串流模式下，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。該模型支援中文（包括方言：粵語、四川話、上海話、天津話等）、英語、日語、韓語，並支援跨語言和混合語言場景。僅有 0.5B 參數，非常適合資源受限的播客編輯環境。
優點
- 串流模式下 150 毫秒的超低延遲。
- 緊湊的 0.5B 參數模型，非常適合小型部署。
- 發音錯誤率比 v1.0 降低 30%-50%。
缺點
- 與大型替代方案相比，小型模型可能存在局限性。
- 主要針對串流場景進行優化。
我們為何喜愛它
- 它以超低延遲和卓越的多語言支援提供專業品質的語音合成，所有這些都包含在一個緊湊的 0.5B 參數套件中，非常適合即時播客編輯工作流程。
IndexTeam/IndexTTS-2
IndexTTS2 是一個突破性的自迴歸零樣本文字轉語音 (TTS) 模型，專為精確的持續時間控制而設計——這是播客配音和編輯的關鍵功能。它實現了情感表達和說話者身份之間的分離，通過單獨的提示實現對音色和情感的獨立控制。該模型在詞錯誤率、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，使其成為創建具有受控節奏的引人入勝的播客內容的理想選擇。
IndexTeam/IndexTTS-2：播客製作的精確持續時間控制
IndexTTS2 是一個突破性的自迴歸零樣本文字轉語音 (TTS) 模型，旨在解決大型 TTS 系統中精確持續時間控制的挑戰，這是播客配音和編輯等應用中的一個重大限制。它引入了一種新穎的通用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以實現精確持續時間，另一種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分離，通過單獨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 潛在表示並利用了新穎的三階段訓練範式。為了降低情感控制的門檻，它還具有基於文字描述的軟指令機制，通過微調 Qwen3 開發，以有效引導生成具有所需情感語氣的語音。實驗結果表明，IndexTTS2 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。在 SiliconFlow 上，輸入和輸出均以 $7.15/M UTF-8 位元組的價格提供。
優點
- 播客配音的精確持續時間控制。
- 零樣本能力，無需訓練。
- 對音色和情感的獨立控制。
缺點
- 高級功能可能需要學習曲線。
- 輸入和輸出都會產生費用。
我們為何喜愛它
- 它提供了前所未有的語音持續時間和情感控制，使其成為需要精確時間和情感細微差別的專業播客編輯的完美工具。
fishaudio/fish-speech-1.5
Fish Speech V1.5 是一個領先的開源文字轉語音 (TTS) 模型，採用創新的 DualAR 架構，具有雙自迴歸變壓器設計。它在超過 300,000 小時的英語和中文數據以及超過 100,000 小時的日語數據上進行訓練，在 TTS Arena 評估中取得了令人印象深刻的 1339 ELO 分數。英語詞錯誤率 (WER) 為 3.5%，英語字元錯誤率 (CER) 為 1.2%，中文為 1.3%，為多語言播客製作提供了卓越的準確性。
fishaudio/fish-speech-1.5：採用 DualAR 架構的多語言卓越表現
Fish Speech V1.5 是一個領先的開源文字轉語音 (TTS) 模型。該模型採用創新的 DualAR 架構，具有雙自迴歸變壓器設計。它支援多種語言，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。該模型英語詞錯誤率 (WER) 為 3.5%，英語字元錯誤率 (CER) 為 1.2%，中文字元錯誤率 (CER) 為 1.3%。這使得 Fish Speech V1.5 成為處理多語言內容或為國際受眾製作播客的創作者的絕佳選擇。在 SiliconFlow 上以 $15/M UTF-8 位元組的價格提供。
優點
- 創新的 DualAR 雙自迴歸變壓器架構。
- 英語和中文訓練數據超過 300,000 小時。
- 在 TTS Arena 中取得卓越的 1339 ELO 分數。
缺點
- 在 SiliconFlow 上的價格較高，為 $15/M UTF-8 位元組。
- 對於簡單的單語言播客可能過度。
我們為何喜愛它
- 它將尖端的 DualAR 架構與廣泛的多語言訓練相結合，提供頂級的準確性和品質，使其成為專業多語言播客製作的黃金標準。
AI 模型比較
在此表中，我們比較了 2025 年領先的播客編輯小型 AI 模型，每個模型都有其獨特的優勢。對於超低延遲串流，FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B 提供最佳性能。對於精確的持續時間控制和情感細微差別，IndexTeam/IndexTTS-2 無與倫比。對於多語言卓越表現和最高準確性，fishaudio/fish-speech-1.5 領先。這種並排視圖可幫助您為特定的播客編輯需求選擇合適的工具。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | 定價 (SiliconFlow) | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | 文字轉語音 | $7.15/M UTF-8 位元組 | 超低 150 毫秒延遲串流 |
| 2 | IndexTeam/IndexTTS-2 | IndexTeam | 文字轉語音 | $7.15/M UTF-8 位元組 (輸入/輸出) | 精確的持續時間和情感控制 |
| 3 | fishaudio/fish-speech-1.5 | fishaudio | 文字轉語音 | $15/M UTF-8 位元組 | 多語言準確性 (ELO 1339) |
常見問題
我們 2025 年的三大推薦是 FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B、IndexTeam/IndexTTS-2 和 fishaudio/fish-speech-1.5。這些小型模型在效率、性能以及解決播客編輯工作流程中挑戰的獨特方法方面脫穎而出，從超低延遲串流到精確的持續時間控制和多語言準確性。
我們的分析顯示，FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B 是即時播客編輯工作流程的首選，在串流模式下實現了 150 毫秒的超低延遲，同時保持了卓越的合成品質。對於需要精確控制語音時間和情感的創作者，IndexTeam/IndexTTS-2 提供了突破性的持續時間控制功能。對於需要最高準確性的多語言播客製作，fishaudio/fish-speech-1.5 在多種語言中提供了卓越的詞錯誤率和字元錯誤率。