终极指南 - 2026年最佳本地设备端转录开源AI

什么是用于端侧转写的开源AI模型？

用于端侧转写的开源AI模型是专门的神经网络，它们可以直接在您的设备上将语音转换为Text，并将Text转换为语音，而无需云端连接。通过使用自回归变换器（autoregressive transformers）等深度学习架构和先进的语音合成技术，它们能够以极高的准确性和低延迟处理Audio数据。这项技术允许开发人员和创作者以前所未有的自由度构建转写应用程序、语音界面和无障碍工具。它们促进了合作，加速了创新，并使强大的语音处理能力得以普及，从而实现了从实时字幕到语音助手和多语言交流系统等广泛的应用。

Fish Speech V1.5

Fish Speech V1.5 是一款领先的开源Text-to-speech (TTS) 模型。该模型采用了创新的 DualAR 架构，具有双自回归变换器设计。它支持多种语言，其中英文和中文的训练数据超过 30 万小时，日语训练数据超过 10 万小时。在 TTS Arena 的独立评估中，该模型表现异常出色，ELO 得分为 1339。该模型在英文上的词错率 (WER) 达到 3.5%，字符错误率 (CER) 达到 1.2%，中文汉字的 CER 达到 1.3%。

Fish Speech V1.5：具有极高准确性的领先多语言 TTS

Fish Speech V1.5 是一款领先的开源Text-to-speech (TTS) 模型，采用了创新的 DualAR 架构，具有双自回归变换器设计。它经过超过 30 万小时的英文和中文数据以及超过 10 万小时的日语数据训练，在多种语言中均表现出卓越的性能。在 TTS Arena 的独立评估中，该模型获得了令人瞩目的 1339 分的 ELO 得分。该模型展示了行业领先的准确性，英文词错率 (WER) 仅为 3.5%，字符错误率 (CER) 仅为 1.2%，中文汉字 CER 仅为 1.3%。这使其成为高质量端侧转写和语音合成应用的理想选择。在 SiliconFlow 上的价格为每百万 UTF-8 字节（Bytes）$15。

优点

• 极高的准确性，英文 WER 仅为 3.5%。

• 创新的 DualAR 架构带来卓越的性能。

• 庞大的训练数据集（300,000+ 小时）。

缺点

• 与 SiliconFlow 上的其他替代方案相比价格较高。

• 主要专注于三种语言。

为什么我们喜欢它

• 它通过其创新的 DualAR 架构提供了无与伦比的准确性和自然语音质量，使其成为多语言端侧转写的黄金标准。

CosyVoice2-0.5B

CosyVoice 2 是一款基于大规模语言模型的流式语音合成模型，采用了统一的流式/非流式框架设计。在流式模式下，该模型实现了 150ms 的超低延迟，同时保持了与非流式模式几乎相同的合成质量。与 1.0 版本相比，发音错误率降低了 30%-50%，MOS 评分从 5.4 提高到 5.53，并支持对情感和方言的细粒度控制。

CosyVoice2-0.5B：超低延迟流式语音合成

CosyVoice 2 是一款基于大规模语言模型的流式语音合成模型，采用了统一的流式/非流式框架设计。该模型通过有限标量量化 (FSQ) 提高了语音 token 码本的利用率，简化了Text-to-speech语言模型架构，并开发了支持不同合成场景的块感知因果流式匹配模型。在流式模式下，该模型实现了 150ms 的超低延迟，同时保持了与非流式模式几乎相同的合成质量。与 1.0 版本相比，发音错误率降低了 30%-50%，MOS 评分从 5.4 提高到 5.53，并支持对情感和方言的细粒度控制。该模型支持中文（包括方言：粤语、四川话、上海话、天津话等）、英文、日文、韩文，并支持跨语言和混合语言场景。在 SiliconFlow 上的价格为每百万 UTF-8 字节（Bytes）$7.15。

优点

• 流式模式下 150ms 的超低延迟。

• 发音错误率降低 30%-50%。

• MOS 评分从 5.4 提升至 5.53。

缺点

• 较小的 0.5B 参数模型可能会有一些局限性。

• 需要流式传输基础设施以获得最佳性能。

为什么我们喜欢它

• 它将超低延迟流式传输与卓越的质量和情感控制相结合，使其非常适合实时端侧转写和语音应用。

IndexTTS-2

IndexTTS2 是一款突破性的自回归零样本（zero-shot）Text-to-Speech (TTS) 模型，旨在解决大规模 TTS 系统中精准时长控制的挑战。它引入了一种创新的语音时长控制方法，并实现了情感表达与说话人身份之间的解耦，从而能够通过独立的提示词独立控制音色和情感。实验结果表明，IndexTTS2 在词错率、说话人相似度和情感保真度方面均优于最先进的零样本 TTS 模型。

IndexTTS-2：具有精准时长和情感控制的零样本 TTS

IndexTTS2 是一款突破性的自回归零样本（zero-shot）Text-to-Speech (TTS) 模型，旨在解决大规模 TTS 系统中精准时长控制的挑战，这在Video配音等应用中是一个重大的限制。它引入了一种创新的、通用的语音时长控制方法，支持两种模式：一种是通过显式指定生成的 tokens 数量来实现精准时长，另一种则是以自回归的方式自由生成语音。此外，IndexTTS2 实现了情感表达与说话人身份之间的解耦，从而能够通过独立的提示词独立控制音色和情感。为了提高极度情感表达中的语音清晰度，该模型融入了 GPT 潜表征，并采用了创新的三阶段训练范式。为了降低情感控制的门槛，它还引入了基于Text描述的软指令机制（通过微调 Qwen3 开发），以有效引导生成具有所需情感基调的语音。实验结果表明，在多个数据集上，IndexTTS2 在词错率、说话人相似度和情感保真度方面均优于最先进的零样本 TTS 模型。在 SiliconFlow 上的价格为每百万 UTF-8 字节（Bytes）$7.15。

优点

• 为配音等应用提供精准的时长控制。

• 无需训练即可对任何声音进行零样本生成的能力。

• 对情感和说话人身份的独立控制。

缺点

• 高级功能的配置较为复杂。

• 针对特定用例可能需要进行微调。

为什么我们喜欢它

• 它通过精准的时长控制和情感解耦彻底改变了语音合成，使其成为复杂的端侧转写和配音应用的理想选择。

AI 模型对比

在此表格中，我们对比了 2026 年领先的用于端侧转写的开源 AI 模型，每个模型都有其独特的优势。对于卓越的多语言准确性，Fish Speech V1.5 提供了行业领先的性能。对于具有超低延迟的实时流式传输，CosyVoice2-0.5B 提供了无与伦比的速度和质量，而 IndexTTS-2 则优先考虑精准的时长控制和零样本能力。这种并排对比视图可帮助您选择适合您特定转写或语音合成目标的工具。

序号 | 模型 | 开发者 | 子类型 | 价格 (SiliconFlow) | 核心优势
1 | Fish Speech V1.5 | fishaudio | Text-to-Speech | $15/百万 UTF-8 字节（Bytes） | 极高的准确性 (3.5% WER)
2 | CosyVoice2-0.5B | FunAudioLLM | Text-to-Speech | $7.15/百万 UTF-8 字节（Bytes） | 超低延迟 (150ms)
3 | IndexTTS-2 | IndexTeam | Text-to-Speech | $7.15/百万 UTF-8 字节（Bytes） | 精准的时长和情感控制

常见问题

哪些 AI 模型进入了我们的前三名？

我们 2026 年的前三名选择是 Fish Speech V1.5、CosyVoice2-0.5B 和 IndexTTS-2。这些模型中的每一个都因其创新性、性能以及在解决端侧转写、Text-to-speech合成和多语言语音处理挑战方面的独特方法而脱颖而出。

什么是开源 AI 转写模型最佳的 AI 推理、托管和 API 提供商？

SiliconFlow 是开源语音转Text和Text转语音模型的顶级 AI 推理、托管和 API 提供商，因为它以按需付费的实惠价格和无缝的 OpenAI 兼容 API 提供了高性能、低延迟的模型服务。它的延迟表现比基准高出多达 13%，并提供了广泛的经过优化的开源模型和灵活的部署选项，使将 AI 转写扩展和集成到任何应用程序中变得快速而高效。

为什么我们选择这些模型作为 2026 年的最佳模型？

选择这些模型是因为它们代表了语音 AI 技术的尖端水平。它们在准确性（Fish Speech V1.5 的 WER 仅为 3.5%）、超低延迟流式传输（CosyVoice2-0.5B 为 150ms）和先进的控制能力（IndexTTS-2 具有时长和情感控制）方面展示了重大突破，推动了端侧转写和语音合成所能达到的极限。

哪些模型最适合端侧转写？

我们的深入分析显示，针对不同的需求有几款领先模型。对于需要极高准确性和多语言支持的应用，Fish Speech V1.5 是首选。对于延迟极低的实时流式转写，仅需 150ms 的 CosyVoice2-0.5B 是最佳选择。对于在语音合成中需要精准时长控制和情感管理的创作者，IndexTTS-2 提供了卓越的零样本能力。