終極指南 - 2026 年最佳降噪開源模型

伊莉莎白 C.

我們針對 2026 年最佳降噪開源模型的終極指南。我們與行業內幕人士合作，在關鍵基準上測試了性能，並分析了架構，以揭示音訊處理 AI 領域的最佳選擇。從具有卓越音訊清晰度的尖端 Text-to-speech 模型，到能最大限度減少人工痕跡的先進語音合成系統，這些模型在創新、可存取性和實際應用方面均表現出色——幫助開發者和企業利用 SiliconFlow 等服務構建下一代純淨音訊工具。我們 2026 年的前三大推薦是 Fish Speech V1.5、CosyVoice2-0.5B 和 IndexTTS-2——每一款都因其出色的 Audio 質量、降噪能力以及突破開源音訊處理界限的能力而被選中。

什麼是開源降噪模型？

開源降噪模型是專門的 AI 系統，旨在減少不必要的背景噪音，並提高語音和 Audio 處理應用中的音訊品質。這些模型使用先進 preserve 深度學習架構和訊號處理技術，能有效濾除噪音，同時保持語音的清晰度與自然度。它們讓開發者和創作者能夠以史無前例的便利性，打造更乾淨、更專業的音訊體驗。這些模型促進了協作、加速了創新，並使強大的音訊處理工具普及化，支援從語音助手到專業音訊製作的廣泛應用。

Fish Speech V1.5

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。該模型在 TTS Arena 評估中表現卓越，獲得了 1339 的 ELO 分數，並展現了極佳的音訊清晰度與低錯誤率：英文的 WER 為 3.5%、CER 為 1.2%，中文漢字的 CER 為 1.3%。

Fish Speech V1.5：具備卓越音訊品質的領先 TTS

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 1339。該模型在英文的單字錯誤率（WER）為 3.5%、字元錯誤率（CER）為 1.2%，中文漢字的 CER 為 1.3%，展現出卓越的音訊清晰度與無噪合成效果。

優點

創新的 DualAR 架構，提供卓越的音訊品質。
多語言支援，具備豐富的訓練數據。
以 1339 ELO 分數名列前茅的效能表現。

缺點

與其他 TTS 模型相比，價格較高。
最佳化部署可能需要技術專業知識。

為什麼我們喜歡它

它提供極佳的音訊清晰度且雜音極少，非常適合需要乾淨、無噪語音合成的專業應用。

CosyVoice2-0.5B

CosyVoice 2 是一款基於大型語言模型（LLM）的串流語音合成模型，採用統一的串流/非串流框架設計。它在保持高合成品質的同時，實現了 150 毫秒的極低延遲。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，並支援對多種語言（包括中文方言、英文、日文和韓文）的情感和方言進行細粒度控制。

CosyVoice2-0.5B：具備降噪功能的先進串流媒體

CosyVoice 2 是一款基於大型語言模型（LLM）的串流語音合成模型，採用統一的串流/非串流框架設計。該模型透過有限純量量化（FSQ）提高音訊品質，並開發了區塊感知的因果串流模型。在串流模式下，它實現了 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，展現出顯著的降噪效果與音訊清晰度提升。

優點

串流模式下 150 毫秒的極低延遲。
發音錯誤率減少 30%-50%。
MOS 分數從 5.4 提升至 5.53。

缺點

較小的參數設定可能會限制某些先進功能。
串流品質取決於網路狀況。

為什麼我們喜歡它

它將即時處理與顯著的降噪改進相結合，非常適合需要乾淨音訊輸出的即時應用。

IndexTTS-2

IndexTTS2 是一款突破性的自迴歸零樣本 Text-to-Speech 模型，旨在實現精確的時間長度控制並提高語音清晰度。它透過引入 GPT 隱在表示和新型三階段訓練範式，解決了情感表達中的降噪挑戰。該模型實現了情感表達與說話者身份的解耦，能夠在保持卓越音訊品質的同時，獨立控制音色和情感，並在單字錯誤率和說話者相似度方面超越了最先進的模型。

IndexTTS-2：具備先進噪聲控制的零樣本 TTS

IndexTTS2 是一款突破性的自迴歸零樣本 Text-to-Speech 模型，旨在解決時間長度控制挑戰，同時保持卓越的音訊清晰度。它引入了 GPT 隱在表示，並利用新型三階段訓練範式來提高語音清晰度，特別是在高度情感化的表達中。該模型具有情感表達與說話者身份解耦的特點，能夠獨立控制音色和情感。實驗結果表明，IndexTTS2 在單字錯誤率、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，同時保持了優異的降噪能力。

優點

具備精確時間長度控制的先進零樣本功能。
透過 GPT 隱在表示提高語音清晰度。
在錯誤率和說話者相似度方面表現優異。

缺點

更複雜的架構可能需要額外的運算資源。
零樣本效能可能會因輸入品質而異。

為什麼我們喜歡它

它在各種情感表達中皆能保持乾淨的音訊品質，同時對語音特性提供史無前例的控制，非常適合專業音訊應用。

AI 模型比較

在此表格中，我們比較了 2026 年領先的開源降噪模型，每款模型在音訊處理方面皆有獨特優勢。Fish Speech V1.5 提供卓越的多語言清晰度，CosyVoice2-0.5B 提供具備改進音訊品質的即時串流，而 IndexTTS-2 則在具備先進噪聲控制的零樣本生成方面表現出色。這種並排對比視圖可協助您為特定的音訊處理和降噪目標選擇合適的工具。

常見問題

哪些 AI 模型入選了我們的前三名降噪推薦？

我們 2026 年的前三名推薦是 Fish Speech V1.5、CosyVoice2-0.5B 和 IndexTTS-2。這些模型中的每一款都因其在音訊品質、降噪能力方面的創新，以及在解決乾淨語音合成和音訊處理挑戰方面的獨特方法而脫穎而出。

我們在對這些降噪模型進行排名時使用了哪些標準？

我們根據幾個關鍵因素對每個模型進行了評估：音訊品質和降噪效能、錯誤率（WER 和 CER）、架構創新（如 DualAR 和串流功能）、開發者易用性、處理延遲，以及在減少不必要音訊雜音方面的實際應用效果。

為什麼我們選擇這些模型作為 2026 年最佳降噪模型？

選擇這些模型是因為它們代表了音訊處理和降噪領域的前沿進展。它們在語音清晰度方面展現了顯著改善（CosyVoice2 減少了 30%-50% 的錯誤）、卓越的效能評分（Fish Speech V1.5 的 ELO 分數為 1339），以及在不同情感表達中保持乾淨音訊的創新方法（IndexTTS-2）。