什麼是開源語音識別模型？
開源語音識別模型是專門的AI系統，能以驚人的速度和準確性將文字轉換為自然語音。它們利用先進的深度學習架構，如自回歸變換器和串流框架，實現多語言和方言的即時語音合成。這項技術使開發人員和創作者能夠以前所未有的效率構建語音應用程式、互動系統和音訊內容。它們促進協作，加速創新，並使強大的語音合成工具普及化，從語音助理到大型企業解決方案，實現廣泛的應用。
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。在串流模式下，模型實現了150毫秒的超低延遲，同時合成品質幾乎與非串流模式相同。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。
CosyVoice2-0.5B：超低延遲語音合成
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，模型實現了150毫秒的超低延遲，同時合成品質幾乎與非串流模式相同。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。
- 發音錯誤率降低30%-50%。
- MOS分數從5.4提高到5.53。
缺點
- 較小的參數數量可能會限制複雜性。
- 串流品質與非串流略有不同。
我們為何喜愛它
- 它以150毫秒的延遲提供業界領先的速度，同時保持卓越的品質，非常適合即時應用。
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架構和雙自回歸變換器設計。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。該模型在TTS Arena評估中取得了1339的ELO分數，表現出色。
fishaudio/fish-speech-1.5：優質多語言語音合成
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，具有雙自回歸變換器設計。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%。
優點
- 創新的DualAR架構，性能卓越。
- 龐大的訓練數據集，超過300,000小時。
- 在TTS Arena中獲得1339的卓越ELO分數。
缺點
- 在SiliconFlow上定價較高，為每百萬UTF-8位元組15美元。
- 可能需要更多的計算資源。
我們為何喜愛它
- 它結合了尖端的DualAR架構和龐大的多語言訓練數據，提供頂級的語音合成品質。
IndexTTS-2
IndexTTS2 是一個突破性的自回歸零樣本文字轉語音（TTS）模型，專為大規模TTS系統中的精確持續時間控制而設計。它實現了情感表達和說話者身份之間的分離，透過獨立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超越了最先進的零樣本TTS模型。
IndexTTS-2：高級情感控制與持續時間精確度
IndexTTS2 是一個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，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，另一種則以自回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，透過獨立的提示實現對音色和情感的獨立控制。該模型整合了GPT潛在表示，並採用了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。
- 對音色和情感的獨立控制。
- 具有卓越性能的零樣本能力。
缺點
- 複雜的架構可能需要技術專業知識。
- 在SiliconFlow上同時收取輸入和輸出費用。
我們為何喜愛它
- 它透過精確的持續時間控制和情感分離徹底改變了語音合成，非常適合專業影片配音和創意應用。
語音識別AI模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的開源語音識別模型，每個模型都具有獨特的優勢。對於超快速串流，CosyVoice2-0.5B提供150毫秒的延遲。對於優質多語言合成，fishaudio/fish-speech-1.5以龐大的訓練數據提供頂級品質，而IndexTTS-2則優先考慮情感控制和持續時間精確度。這種並排視圖有助於您為特定的語音合成目標選擇合適的工具。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | SiliconFlow定價 | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | 文字轉語音 | 每百萬UTF-8位元組7.15美元 | 超低150毫秒延遲 |
| 2 | fishaudio/fish-speech-1.5 | fishaudio | 文字轉語音 | 每百萬UTF-8位元組15美元 | 優質多語言品質 |
| 3 | IndexTTS-2 | IndexTeam | 文字轉語音 | 每百萬UTF-8位元組7.15美元 | 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CosyVoice2-0.5B、fishaudio/fish-speech-1.5和IndexTTS-2。這些模型都因其速度優化、多語言能力以及解決文字轉語音合成和即時語音生成挑戰的獨特方法而脫穎而出。
我們的深入分析顯示，CosyVoice2-0.5B以其在串流模式下150毫秒的超低延遲，是即時應用的首選。對於需要最高品質多語言合成的應用，採用DualAR架構的fishaudio/fish-speech-1.5是最佳選擇。對於影片配音和需要情感控制的應用，IndexTTS-2在速度和精確度之間提供了最佳平衡。