12个最强大的音频AI模型

如果你认为大型语言模型是人工智能演化的顶峰，那就错了——2025年已经正式将音频AI推上了突破之星。从能像你最好的朋友一样聊天的语音助手到可以从10秒片段中克隆摩根·弗里曼声音的模型——我们正进入一个机器不仅能理解文本，还能说话、倾听和唱歌的时代。

在这篇博客中，我们将深入探讨目前最令人兴奋的一些开源音频AI模型——这些模型不仅强大，而且实用且易于使用。无论你是要构建一个语音机器人、用你自己的声音配音动画、转录会议，还是生成定制的音乐轨道——这里都有适合你的模型。

所以系好安全带，因为我们即将开始探索！

1、对话式AI

对话式AI涵盖了能够以自然、人性化方式与人交谈的系统。

这些模型驱动着诸如语音助手和聊天机器人之类的东西，它们可以理解你的言语并用语音回答。日常生活中，当你问Siri或Google Home一个问题并得到口头回答时，这就是对话式AI——目标是让这些互动感觉友好且人性化。

1.1 Dia-1.6B

• Dia-1.6B 是一种新的专注于对话的开源TTS（文本到语音）模型。

想象一下，给它一段人们交谈的剧本：它会为每个角色生成逼真的声音，包括情绪和非语言声音（如笑声或叹息）。

• Dia可以将书面对话转换为逼真的会话语音，包括使声音听起来自然的停顿和语调变化。
• 它经过上下文训练，因此听起来像是真正的来回对话，而不是单调的公告。

1.2 Sesame-CSM-1B

• Sesame-CSM-1B 来自Sesame AI团队（由一位Oculus VR联合创始人共同创立），代表“对话语音模型”。
• 这个模型也可以从文本（甚至音频提示）生成语音。简单来说，你可以给它文本，它会以自然的方式朗读出来。
• 它的独特之处在于它使用了基于Llama的神经网络来考虑对话的流畅性。
• 它甚至可以接受一点示例音频（比如语音风格）并继续以那种风格说话。

它不能表达笑声、悲伤等情感，就像Dia一样。

2、语音克隆

语音克隆AI让你只需一小段音频剪辑就能复制或模仿一个人的声音。

想象一下，AI取一小段你的讲话样本并“学习”它，这样它可以用你的声音朗读任何文本。

这在娱乐和实际应用中都很重要：创作者可以在游戏中或动画中加入自己的声音，人们可以用选定的声音制作有声书，或者某人可以拥有一个听起来完全像他们的个性化助手。

2.1 F5-TTS

• F5-TTS 是一种前沿的开源语音克隆模型。它的创造者称其为零样本语音克隆系统，意思是

你只需要10秒钟的语音样本就可以立即模仿该声音，而无需额外的训练

• 实际上，这意味着F5-TTS可以高质量且快速地克隆几乎任何声音。
• 评论者指出，它可以从短片段中生成几乎逼真的音频，并且设计为即使在普通的硬件上也能快速运行。

2.2 Fish-TTS (Fish Speech)

• Fish Speech（有时称为Fish-TTS）是另一个开源的语音克隆系统，以其多功能性而闻名。与F5类似，它可以接受一段短样本（例如10-30秒）并生成该声音的语音。
• 它还支持多种语言。一个突出的特点是它不依赖传统的音素，因此可以处理任何脚本（拉丁字母、日语、阿拉伯语等）的文本，而无需特殊的发音指南。
• 这意味着你可以给Fish Speech提供多语言文本，并听到同一个克隆声音自然地朗读出来。
• 开源贡献者称赞它速度快且支持多语言。

想象一下用你自己的声音为故事配音成日语或法语——Fish Speech使得这种跨语言语音克隆成为可能。

2.3 Zonos (Zyphra Zonos)

• Zonos 是Zyphra的新TTS模型，也在语音克隆方面表现出色。它经过了超过200,000小时的语音数据训练，可以产生非常富有表现力且高质量的声音。
• 它甚至允许调整克隆语音的速度和情感（比如让它听起来开心或悲伤）。

3、基础TTS

基础TTS（文本到语音）模型只是将书面文本转换为口语。

3.1 Kokoro-82M

• Kokoro-82M 是一种轻量级但功能强大的开源TTS引擎。它只有8200万个参数（相对较小），但仍能提供与更大模型相当的语音质量。
• 换句话说，Kokoro可以在普通硬件（甚至笔记本电脑或智能手机）上高效运行，并生成非常自然的语音。
• 其开放许可和小巧的规模意味着开发人员可以在应用程序中使用它，而不会产生高昂的成本或需要大型服务器。

你可以想象Kokoro在一个基本设备上大声朗读睡前故事——它被设计为快速且资源友好，同时仍然听起来很好。

3.2 Spark-TTS

• Spark-TTS 是一种较新的高级TTS模型，利用大语言模型实现更流畅的语音。它旨在实现高准确度和自然的声音。
• Spark-TTS甚至可以以零样本方式克隆声音，并无缝处理双语文本（英语和中文）。实际上，这意味着Spark-TTS可以读取混合语言句子并在切换声音时保持自然。
• 例如，如果你给它一个英文句子然后是一个中文句子，它会自然地发音，并且可以使用特定的声音样本来模仿某个特定说话者的语音。

4、音乐生成

音乐生成模型根据输入（通常是文本描述）创建新的歌曲或声音。

你可以将其视为给计算机一个提示，比如“一首带有萨克斯风的快乐爵士曲”，然后它会根据这个想法创作出一首原创音乐。

这对音乐家和创作者来说很令人兴奋，因为他们想要即时的背景音乐或灵感。在日常生活中，人们正在使用这些工具快速制作视频的配乐、玩新的歌曲创意，甚至生成游戏音效。

4.1 Meta MusicGen

• MusicGen 是Meta AI的开源音乐生成器。它可以接受文本描述并生成符合该描述的音乐片段。

例如，如果你告诉它“柔和的钢琴旋律伴随着轻柔的雨声”，它会创作出符合这个想法的曲目。MusicGen是在授权音乐上训练的，并且有不同的大小版本来平衡质量和速度。

• 在实际应用中，你会用它来快速获得歌曲创意或背景循环。一个业余创作者可能会在Hugging Face上使用MusicGen为他们的视频游戏起草一首曲子，或者只是尝试不同的音乐风格组合。

4.2 ACE-Step

• ACE-Step 是一个全新的开源“基础”音乐模型。其名称代表“迈向音乐生成的一步”。
• ACE-Step 的显著特点是极快且连贯：它可以在高端GPU上大约20秒内生成完整的4分钟歌曲，比许多旧的AI音乐系统快15倍。
• 尽管速度快，但它旨在保持音乐结构，使旋律、节奏和和声一起有意义。换句话说，ACE-Step试图融合现代音乐的丰富性（包括歌词、乐器、长段落等）和快速生成的需求。
• 你可以用ACE-Step创建或重新混音完整的歌曲。例如，艺术家可以写一些歌词，加上样式提示输入ACE-Step，然后得到一个包含人声的完整曲目。
• 其开放架构甚至允许微调以完成特殊任务，比如只生成乐器部分或适应样式。

5、自动语音识别（ASR）

ASR模型听语音并将其转换为文本。这项技术驱动着语音输入、会议转录和语音激活搜索等功能。

你随处可见ASR：当你对语音助手说话并将其文字化时，或者当YouTube自动为视频添加字幕时。

它在日常生活中很重要，因为它使语音内容可搜索并可用作文本，有助于从智能家居控制到无障碍（如实时字幕）等各种任务。简而言之，ASR将音频波转换为单词，以便计算机理解和响应语音。

5.1 OpenAI Whisper

• Whisper 是OpenAI的知名ASR模型。它在680,000小时的多语言音频上进行了训练，因此非常稳健，能够应对不同的口音、噪声，甚至是非英语语言。
• OpenAI指出，Whisper在英语语音上的准确性接近人类水平，甚至可以将语音翻译成英语。实际上，Whisper可以可靠地转录音频。
• 因为它是完全开源的，开发者可以在自己的计算机或服务器上运行Whisper，以构建自定义的语音输入功能。

5.2 NVIDIA Parakeet-v2

• Parakeet-v2 是Nvidia的最新开源ASR系统。它旨在极其快速和准确——据报道，在强大的GPU上，它可以每秒转录一小时的音频。
• 它还在开放ASR排行榜上以约6%的词错误率领先，甚至超过了Whisper和其他顶级模型。除了原始速度外，Parakeet-v2还具有内置标点符号、大写字母以及支持转录歌词等实用功能。
• 因为其发布在宽松许可下，任何开发者都可以自由使用。

想象一下将Parakeet-v2添加到播客应用中，这样你在录制时就可以立即创建可搜索的转录记录——它的速度和质量使先进的语音转文字工具更加普及。

6、音频到音频模型

音频到音频模型可以输入音频提示并输出音频作为响应

一个会说话的语言模型

6.1 Kimi-Audio

• Kimi-Audio 是一个非常通用的开源音频基础模型。它被设计为在一个包中处理各种各样的音频任务。

例如，Kimi-Audio可以进行语音识别（像ASR一样）、音频问答、情感识别，甚至支持“语音对话”，这意味着你可以真正与它聊天，它将以语音形式回应。

• 其关键技巧之一是将音频和文本结合起来：它可以摄取原始音频，将其分解为令牌，并通过一个处理语言的大变压器神经网络运行这些令牌。
• 结果是一种理解音频上下文并能生成音频的人工智能。实际上，你可以使用Kimi构建一个交互式语音助手，它不仅能听懂和转录你的话，还能以口头形式进行对话。
• 因为其是开源的，研究人员对使用Kimi-Audio进行各种新音频应用的实验感到兴奋。

7、结束语

就这样——2025年（字面和比喻上）最强大、开源的音频AI模型脱颖而出。无论你是想构建会说话的助手、制作超现实的配音、生成按需音乐，还是为你的应用程序添加实时转录功能——都有一个适合你需求的AI模型——很可能就在GitHub仓库里。

真正的关键是：这些模型不仅仅是酷炫的技术演示——它们是经过实战检验、高度可用且开放给每个人的。我们不再局限于通过文本与AI互动——我们正在进入一个机器说话、倾听、唱歌，甚至表达情感的时代。

所以，如果你是一名开发人员、研究人员、创作者，或者仅仅是对音频技术感兴趣的人——现在是时候进行实验了。选择一个模型，克隆你的声音，重新混音一首曲子，构建你的AI助手。因为人类与计算机交互的未来？ 不仅仅是文本了——它是一场对话。

原文链接：Best Audio AI models to know

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