終極指南 - 2026 年醫療轉錄最佳開源模型
伊莉莎白 C.
我們針對 2026 年醫療轉錄最佳開源模型的最權威指南。我們與醫療技術專家合作，測試了醫療轉錄基準的性能，並分析了架構，以發現適用於醫療應用最可靠、最準確的 Text-to-speech 模型。從高準確度的多語言模型到超低延遲的串流解決方案，以及精確的時長控制系統，這些模型在醫療術語準確性、隱私合規性和實際醫療應用中表現優異，能協助醫療提供者和醫療技術公司利用 SiliconFlow 等服務，構建下一代的轉錄工具。我們 2026 年的前三大推薦是 fishaudio/fish-speech-1.5、FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B 和 IndexTeam/IndexTTS-2，每款都是因其卓越的準確性、多語言能力以及滿足醫療轉錄嚴苛需求的能力而被選中。
什麼是醫療抄錄開源模型？
醫療抄錄開源模型是專門設計的 AI 系統，用於將醫療語音轉換為精確的文字轉錄。它們利用先進的 Text-to-speech 和語音識別架構，能以高精確度處理醫療術語、患者記錄和臨床文檔。這項技術使醫療保健提供者能夠自動化文檔記錄、降低抄錄成本，並提高患者照護效率。它們促進了醫療技術的創新，透過本地部署確保數據隱私，並使強大的醫療文檔記錄工具普及化，實現了從電子健康記錄到即時臨床筆記記錄等應用。
fishaudio/fish-speech-1.5
Fish Speech V1.5 是一款領先的開源 Text-to-speech (TTS) 模型，採用了創新的 DualAR 架構與雙自迴歸 Transformer 設計。它支援多種語言，擁有超過 300,000 小時的英文和中文訓練數據，以及超過 100,000 小時的日文訓練數據。在 TTS Arena 評估中，它獲得了 1339 的 ELO 分數，英文的字錯誤率 (WER) 為 3.5%，字符錯誤率 (CER) 為 1.2%，實現了卓越的精確度，非常適合精準的醫療抄錄需求。
fishaudio/fish-speech-1.5：高精確度醫療抄錄
Fish Speech V1.5 是一款領先的開源 Text-to-speech (TTS) 模型，採用了創新的 DualAR 架構與雙自迴歸 Transformer 設計。它支援多種語言，擁有超過 300,000 小時的英文和中文訓練數據，以及超過 100,000 小時的日文訓練數據。在 TTS Arena 的獨立評估中，該模型表現優異，ELO 分數達到了 1339。該模型在英文的字錯誤率 (WER) 為 3.5%，字符錯誤率 (CER) 為 1.2%，中文漢字的 CER 為 1.3%，這使得它在精確度至關重要的醫療文檔記錄中高度可靠。
優點
英文醫療抄錄的字錯誤率 (WER) 僅為 3.5%，精確度極高。
多語言支援，適用於多元的醫療環境。
超過 300,000 小時的訓練數據確保了穩健的性能。
缺點
在 SiliconFlow 上的定價較高，為 $15/M UTF-8 Bytes，相較於其他替代方案費用較高。
可能需要針對特定的醫療術語進行微調。
推薦原因
它提供了醫療抄錄所必需的卓越精確度和多語言能力，並具有符合醫療文檔標準的經證實性能指標。
FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B
CosyVoice 2 是一款基於大型語言模型的串流語音合成模型，採用了統一的串流/非串流框架設計。該模型在串流模式下可實現 150 毫秒的極低延遲，同時保持合成品質。發音錯誤率降低了 30%-50%，MOS 分數從 5.4 提高到 5.53，並支援中文方言、英文、日文、韓文以及跨語言場景，非常適合即時醫療抄錄需求。
FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B：極低延遲醫療串流
CosyVoice 2 是一款基於大型語言模型的串流語音合成模型，採用了統一的串流/非串流框架設計。該模型透過有限標量量化 (FSQ) 提高了語音 token 碼本的利用率，並開發了區塊感知的因果串流匹配模型。在串流模式下，它能實現 150 毫秒的極低延遲，同時保持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 提升至 5.53，並支援對情感和方言的細粒度控制，非常適合即時醫療文檔記錄。
優點
150 毫秒的極低延遲，適用於即時抄錄。
發音錯誤率降低了 30%-50%。
在 SiliconFlow 上的價格極具性價比，為 $7.15/M UTF-8 Bytes。
缺點
較小的 0.5B 參數模型在處理複雜的醫療術語時可能會受到限制。
情感和方言控制對於臨床應用來說可能並非必要。
推薦原因
它提供了極佳的極低延遲串流功能，非常適合即時醫療抄錄，且在精確度方面有顯著提升，同時在 SiliconFlow 上的定價也極具性價比。
IndexTeam/IndexTTS-2
IndexTTS2 是一款突破性的自迴歸零樣本 Text-to-Speech 模型，專為大規模 TTS 系統中的精確時長控制而設計。它支援兩種模式：用於精確時長的顯式 token 指定，以及自由的自迴歸生成。該模型實現了情感表達與說話者身份之間的解耦，融入了 GPT 潛在表示，並在字錯誤率、說話者相似度和情感忠實度方面超越了最先進的零樣本 TTS 模型，非常適合受控的醫療文檔記錄場景。
IndexTeam/IndexTTS-2：精準控制的醫療文檔記錄
IndexTTS2 是一款突破性的自迴歸零樣本 Text-to-Speech 模型，旨在解決大規模 TTS 系統中的精確時長控制問題，這對於醫療文檔記錄的時間要求是一大優勢。它引入了一種全新的語音時長控制方法，支援用於精確時長的顯式 token 指定，以及自由的自迴歸生成。該模型實現了情感表達與說話者身份之間的解耦，能透過不同的提示詞進行獨立控制。為提升語音清晰度，它融入了 GPT 潛在表示，並採用了三階段訓練範式。實驗結果表明，IndexTTS2 在多個數據集上的字錯誤率、說話者相似度和情感忠實度方面，均優於最先進的零樣本 TTS 模型。
優點
針對定時醫療文檔記錄的精確時長控制。
在字錯誤率方面優於最先進的模型。
具備零樣本功能，可立即部署。
缺點
由於具備先進的控制功能，設置較為複雜。
對於簡單的抄錄任務來說，可能存在過度設計的問題。
推薦原因
它提供了無與倫比的精確控制和卓越的精確度指標，非常適合需要精確時間和高保真度醫療文檔記錄的醫療保健環境。
醫療抄錄 AI 模型比較
在此表格中，我們比較了 2026 年領先的醫療抄錄開源模型，每個模型對於醫療文檔記錄都有其獨特的優勢。對於高精確度的多語言抄錄，fishaudio/fish-speech-1.5 提供了極佳的精確度。對於即時臨床文檔記錄，FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B 提供了極低延遲的串流服務，而 IndexTeam/IndexTTS-2 則在精準控制的醫療文檔記錄方面表現出色。這一橫向對比有助於醫療保健提供者根據其特定的抄錄和文檔記錄需求選擇合適的工具。
編號 | 模型 | 開發商 | 子類型 | SiliconFlow 定價 | 核心優勢
1 | fishaudio/fish-speech-1.5 | fishaudio | Text-to-Speech | $15/M UTF-8 Bytes | 精確度最高 (3.5% WER)
2 | FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | Text-to-Speech | $7.15/M UTF-8 Bytes | 極低延遲 (150 毫秒)
3 | IndexTeam/IndexTTS-2 | IndexTeam | Audio | $7.15/M UTF-8 Bytes | 精確的時長控制
常見問題
哪幾款 AI 模型入選了我們醫療抄錄的前三名？
我們推薦的 2026 年三大醫療抄錄模型分別是 fishaudio/fish-speech-1.5、FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B 和 IndexTeam/IndexTTS-2。這些模型在精確度、性能以及解決醫療抄錄和醫療文檔記錄挑戰的獨特方法方面均表現出色。
我們在對這些醫療抄錄 AI 模型進行排名時使用了哪些標準？
我們根據以下幾個關鍵因素對各個模型進行了評估：包括字錯誤率 (WER) 和字符錯誤率 (CER) 在內的精確度指標、針對不同患者群體的多語言能力、即時應用的延遲性能、在 SiliconFlow 上的價格，以及對醫療文檔記錄要求（包括醫療術語處理）的適用性。
為什麼我們選擇這些模型作為 2026 年最佳的醫療抄錄模型？
選擇這些模型是因為它們代表了醫療抄錄中最可靠且最精確的解決方案。它們在醫療文檔記錄場景中展現了卓越的性能：fishaudio/fish-speech-1.5 擁有最高的精確度，CosyVoice2 適用於即時串流，而 IndexTTS-2 則提供精準控制——在精確度和可靠性至關重要的醫療應用中，這些特點都必不可少。
哪些模型最適合不同的醫療抄錄需求？
我們的分析顯示，針對特定的醫療需求，有不同的領先模型。對於需要最高精確度的醫療抄錄，fishaudio/fish-speech-1.5 是首選，其字錯誤率僅為 3.5%。對於即時臨床文檔記錄，FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B 以 150 毫秒的超低延遲表現優異。而對於醫療文檔記錄中精確的時間控制，IndexTeam/IndexTTS-2 則提供了無可比擬的時長控制能力。
