什麼是邊緣部署語音克隆模型？
用於邊緣部署的語音克隆模型是專門的文字轉語音（TTS）AI模型，經過優化，可在智慧型手機、物聯網設備和嵌入式系統等資源受限的設備上高效運行。這些模型利用自迴歸變壓器和有限標量量化等先進架構，以最小的延遲和計算開銷提供高品質、自然發音的語音合成。它們實現了零樣本語音克隆，允許用戶從短音訊樣本中複製任何語音，而無需大量訓練。這項技術使專業語音合成普及化，支援即時通訊、輔助技術、內容創作和多語言語音介面等應用——同時在邊緣設備上保持隱私和性能。
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，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，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。
FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B：超低延遲串流語音合成
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，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。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。
優點
- 串流模式下150毫秒的超低延遲，非常適合邊緣部署。
- 緊湊的0.5B參數模型，針對資源受限設備進行優化。
- 與v1.0相比，發音錯誤率降低30%-50%。
缺點
- 較小的模型尺寸可能會限制一些進階語音自訂功能。
- 方言支援主要集中在中文變體。
我們為何喜愛它
- 它以150毫秒的延遲提供即時、高品質的語音合成，使其成為需要即時響應和最少計算資源的邊緣部署場景的完美選擇。
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。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分數達到1339。
fishaudio/fish-speech-1.5：頂級多語言語音克隆
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CER為1.3%。這種卓越的準確性結合廣泛的多語言訓練，使其成為全球語音克隆應用中邊緣部署的理想選擇。
優點
- 在TTS Arena上以1339的ELO分數獲得頂級性能。
- 創新的DualAR雙自迴歸變壓器架構。
- 廣泛訓練：英語和中文超過300,000小時。
缺點
- 較大的模型尺寸可能需要針對某些邊緣設備進行優化。
- 在SiliconFlow上，每百萬UTF-8位元組15美元的定價高於其他替代方案。
我們為何喜愛它
- 它結合了領先基準的準確性、強大的多語言能力和創新的雙變壓器架構，使其成為邊緣設備上高品質語音克隆的黃金標準。
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，旨在解決大規模TTS系統中精確持續時間控制的挑戰。它引入了一種新穎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。
IndexTeam/IndexTTS-2：具有精確持續時間控制的零樣本語音克隆
IndexTTS2 是一個突破性的自迴歸零樣本文字轉語音（TTS）模型，旨在解決大規模TTS系統中精確持續時間控制的挑戰，這在視訊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。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，透過微調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均優於最先進的零樣本TTS模型。
優點
- 零樣本語音克隆，無需大量訓練數據。
- 精確的持續時間控制，適用於視訊配音等應用。
- 透過獨立提示對音色和情感進行獨立控制。
缺點
- 可能需要更複雜的提示才能實現最佳情感控制。
- 自迴歸方法對於即時應用可能比串流模型慢。
我們為何喜愛它
- 它以零樣本能力和對持續時間、情感和音色的前所未有的控制，徹底改變了語音克隆——非常適合專業配音、內容創作和互動語音應用中的邊緣部署。
語音克隆模型比較
在此表格中，我們比較了2025年為邊緣部署優化的領先語音克隆模型，每個模型都具有獨特的優勢。對於超低延遲串流，FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B 提供卓越的效率。對於領先基準的多語言準確性，fishaudio/fish-speech-1.5 提供無與倫比的品質，而IndexTeam/IndexTTS-2 則優先考慮具有精確持續時間和情感控制的零樣本語音克隆。這種並排視圖可幫助您為特定的邊緣部署場景選擇合適的工具。
| 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 | $7.15/百萬 UTF-8 位元組 | 150毫秒超低延遲串流 |
| 2 | fishaudio/fish-speech-1.5 | fishaudio | 文字轉語音 | $15/百萬 UTF-8 位元組 | 頂級準確性 (ELO 1339) |
| 3 | IndexTeam/IndexTTS-2 | IndexTeam | 音訊/文字轉語音 | $7.15/百萬 UTF-8 位元組 | 零樣本帶持續時間控制 |
常見問題
我們2025年的三大推薦是FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B、fishaudio/fish-speech-1.5和IndexTeam/IndexTTS-2。這些模型都因其創新、邊緣部署優化以及在即時語音克隆、多語言合成和精確情感控制方面解決挑戰的獨特方法而脫穎而出。
我們的深入分析顯示，FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B 是即時邊緣部署的首選，在串流模式下實現了150毫秒的超低延遲，並具有緊湊的0.5B參數佔用空間。對於需要最高準確性和多語言支援的應用，fishaudio/fish-speech-1.5 以其1339的ELO分數領先。對於具有精確持續時間和情感控制的零樣本語音克隆，IndexTeam/IndexTTS-2 是最佳解決方案。