什麼是 FunAudioLLM 及替代音訊 AI 模型？
FunAudioLLM 及替代音訊 AI 模型是專門的人工智慧系統，旨在用於音訊生成、文字轉語音合成和音訊理解任務。它們利用先進的深度學習架構，能夠將文字轉換為自然發音的語音，支援多種語言和方言，並以超低延遲處理音訊。這些模型使專業級音訊生成工具的訪問民主化，使開發人員和創作者能夠在各行各業和使用案例中構建複雜的語音應用程式、多語言 TTS 系統和音訊增強的用戶體驗。
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 TTS
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。
- 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
- 0.5B 參數可能限制某些使用案例的複雜性。
- 需要技術專業知識才能進行最佳配置。
我們為何喜愛它
- 它提供專業級的超低延遲串流 TTS，同時支援廣泛的多語言功能和方言控制，使其非常適合即時應用。
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。該模型採用創新的 DualAR 架構，具有雙重自回歸變壓器設計。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。
fishaudio/fish-speech-1.5：領先的開源 TTS 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，具有雙重自回歸變壓器設計。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)，在中文方面實現了 1.3% 的字元錯誤率 (CER)。
優點
- 創新的 DualAR 雙重自回歸變壓器架構。
- TTS Arena 表現卓越，ELO 分數為 1339。
- 低錯誤率：英語為 3.5% WER 和 1.2% CER。
缺點
- 與某些替代方案相比，定價更高。
- 可能需要更多計算資源才能獲得最佳性能。
我們為何喜愛它
- 它將尖端的 DualAR 架構與卓越的性能指標和廣泛的多語言訓練數據相結合，使其成為開源 TTS 應用的黃金標準。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL 是通義系列的新成員，具備強大的視覺理解能力。它能分析圖像中的文字、圖表和佈局，理解長影片，並捕捉事件。它能夠進行推理、操作工具、支援多格式物件定位，並生成結構化輸出。該模型已針對影片理解中的動態解析度和幀率訓練進行了優化。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct：先進的視覺語言理解
Qwen2.5-VL 是通義系列的新成員，具備強大的視覺理解能力。它能分析圖像中的文字、圖表和佈局，理解長影片，並捕捉事件。它能夠進行推理、操作工具、支援多格式物件定位，並生成結構化輸出。該模型已針對影片理解中的動態解析度和幀率訓練進行了優化，並提高了視覺編碼器的效率。憑藉 7B 參數和 33K 上下文長度，它為複雜的視覺和文本分析任務提供了全面的多模態 AI 能力。
優點
- 強大的圖像和影片視覺理解能力。
- 7B 參數，33K 上下文長度。
- 先進的推理和工具操作能力。
缺點
- 主要專注於視覺語言任務，而非純音訊。
- 影片處理需要大量計算資源。
我們為何喜愛它
- 它透過提供先進的多模態能力，擴展了音訊 AI 生態系統，實現了視覺內容與音訊處理工作流程的全面分析。
音訊 AI 模型比較
在此表格中，我們比較了 2025 年領先的 FunAudioLLM 及替代音訊 AI 模型，每個模型都具有獨特的優勢。對於串流 TTS 應用，FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B 提供超低延遲。對於優質開源 TTS 品質，fishaudio/fish-speech-1.5 提供卓越性能。對於多模態 AI 能力，Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct 將音訊擴展到視覺語言任務。此比較有助於您為特定的音訊 AI 需求選擇合適的工具。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 模型類型 | SiliconFlow 定價 | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | 文字轉語音 | $7.15/百萬 UTF-8 字節 | 超低 150 毫秒延遲 |
| 2 | fishaudio/fish-speech-1.5 | fishaudio | 文字轉語音 | $15/百萬 UTF-8 字節 | 領先的 TTS 性能 (ELO 1339) |
| 3 | Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | 視覺語言聊天 | $0.05/百萬 Token (輸入/輸出) | 先進的多模態能力 |
常見問題
我們 2025 年的三大推薦是 FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B、fishaudio/fish-speech-1.5 和 Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct。這些模型中的每一個都因其創新、性能以及解決音訊生成、文字轉語音合成和多模態 AI 應用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 非常適合需要超低延遲 (150 毫秒) 的即時應用，而 fishaudio/fish-speech-1.5 則以其 1339 的 ELO 分數和低錯誤率在整體 TTS 品質方面領先。對於需要多模態能力以及音訊處理的應用，Qwen2.5-VL 提供全面的視覺語言理解。