什麼是文字轉語音模型？
文字轉語音 (TTS) 模型是專門的 AI 系統，可將書面文字轉換為聽起來自然的真人語音。它們利用先進的深度學習架構和大規模語音數據集，將文字輸入轉換為具有適當語調、情感和發音的音頻輸出。這項技術使開發人員和創作者能夠為應用程式添加語音功能、生成有聲書、創建無障礙內容以及構建對話式 AI 系統。經濟實惠的 TTS 模型使專業語音合成的普及化，讓新創公司、開發人員和企業能夠在沒有高昂成本的情況下，將高品質語音生成整合到其產品中。
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。0.5B 參數模型在串流模式下實現 150 毫秒的超低延遲，同時保持合成品質。與 v1.0 相比，它將發音錯誤率降低了 30%-50%，將 MOS 分數從 5.4 提高到 5.53，並支援對中文（包括粵語、四川話、上海話、天津話等方言）、英語、日語和韓語的情感和方言進行細粒度控制。
FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B：最佳價值超低延遲 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，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進行細粒度控制。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。在 SiliconFlow 上每百萬 UTF-8 位元組僅需 7.15 美元，它提供了卓越的價值。
優點
- 在 SiliconFlow 上最經濟實惠，每百萬 UTF-8 位元組僅需 7.15 美元。
- 串流模式下 150 毫秒的超低延遲。
- 發音錯誤率降低 30%-50%。
缺點
- 與大型模型相比，參數規模較小（0.5B）。
- 自然度可能略遜於高階模型。
我們為何喜愛它
- 它以業界最具競爭力的價格提供專業級串流語音合成，具備情感控制和多語言支援，使高品質 TTS 普及化。
IndexTeam/IndexTTS-2
IndexTTS2 是一個突破性的自迴歸零樣本 TTS 模型，具有精確的持續時間控制和情感-音色分離功能。它支援明確的標記計數規範以實現精確計時，並可獨立控制說話者身份和情感表達。該模型在詞錯誤率、說話者相似度和情感保真度方面表現出色，並具有基於文本的軟指令機制，可實現直觀的情感控制。
IndexTeam/IndexTTS-2：預算價格下的高階功能
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，透過獨立的提示詞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 潛在表示並採用了新穎的三階段訓練範式。為了降低情感控制的門檻，它還具有基於文本描述的軟指令機制，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優於最先進的零樣本 TTS 模型。在 SiliconFlow 上每百萬 UTF-8 位元組僅需 7.15 美元。
優點
- 與 CosyVoice 相同，在 SiliconFlow 上每百萬 UTF-8 位元組僅需 7.15 美元。
- 適用於影片配音應用的精確持續時間控制。
- 透過提示詞獨立控制音色和情感。
缺點
- 可能需要更複雜的提示詞才能獲得最佳結果。
- 零樣本性能隨提示詞品質而異。
我們為何喜愛它
- 它將精確持續時間控制和情感-音色分離等高階功能與經濟實惠的價格相結合，非常適合影片配音和情感語音應用。
fishaudio/fish-speech-1.5
Fish Speech V1.5 是一個領先的開源 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 30 萬小時的英語和中文數據以及 10 萬小時的日語數據上進行訓練，在 TTS Arena 評估中獲得了 1339 的 ELO 分數。該模型在英語方面實現了 3.5% 的 WER 和 1.2% 的 CER，在中文漢字方面實現了 1.3% 的 CER，提供了卓越的準確性。
fishaudio/fish-speech-1.5：具競爭力價格下的頂級品質
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，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 的獨立評估中，該模型表現出色，獲得了 1339 的 ELO 分數。該模型在英語方面實現了 3.5% 的詞錯誤率 (WER) 和 1.2% 的字符錯誤率 (CER)，在中文漢字方面實現了 1.3% 的 CER。在 SiliconFlow 上每百萬 UTF-8 位元組僅需 15 美元，它提供了卓越的性價比，非常適合需要頂級準確性和自然度但預算有限的專案。
優點
- 頂級性能，ELO 分數為 1339。
- 卓越的準確性：英語 WER 3.5%，CER 1.2%。
- 在超過 30 萬小時的多語言數據上進行訓練。
缺點
- 與 CosyVoice2 和 IndexTTS-2 相比成本較高。
- 僅限於三種主要語言（英語、中文、日語）。
我們為何喜愛它
- 它以具競爭力的價格提供領先業界的品質，具有卓越的準確性和自然度，非常適合語音品質至關重要但存在預算限制的應用。
TTS 模型比較
在此表格中，我們比較了 2025 年最具成本效益的文字轉語音模型，每個模型都提供獨特的價值主張。FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B 以超低延遲和方言支援提供最佳性價比。IndexTeam/IndexTTS-2 以相同的價格提供精確的持續時間控制，適用於影片應用。fishaudio/fish-speech-1.5 以具競爭力的價格提供頂級品質。這種並排比較有助於您為特定的語音合成需求選擇最經濟的解決方案。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | SiliconFlow 定價 | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | 文字轉語音 | $7.15/M UTF-8 位元組 | 最佳價值超低延遲 |
| 2 | IndexTeam/IndexTTS-2 | IndexTeam | 文字轉語音 | $7.15/M UTF-8 位元組 | 持續時間控制與情感 |
| 3 | fishaudio/fish-speech-1.5 | fishaudio | 文字轉語音 | $15/M UTF-8 位元組 | 頂級品質與準確性 |
常見問題
我們 2025 年最經濟實惠的文字轉語音模型三大推薦是 FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B、IndexTeam/IndexTTS-2 和 fishaudio/fish-speech-1.5。這些模型都因其卓越的成本效益、性能品質以及在保持 SiliconFlow 上價格實惠的同時解決語音合成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 和 IndexTeam/IndexTTS-2 在 SiliconFlow 上以每百萬 UTF-8 位元組僅 7.15 美元的價格並列最經濟實惠的選項。CosyVoice2-0.5B 是需要多語言和方言支援的超低延遲串流應用的最佳選擇，而 IndexTTS-2 則在您需要影片配音的精確持續時間控制或獨立的情感和音色控制時表現出色。對於需要最高品質和準確性的專案，fishaudio/fish-speech-1.5 以每百萬 UTF-8 位元組 15 美元的價格作為頂級模型提供了卓越的價值。