TTS 大模型对比与分析#
本节对比主流 TTS 模型的特点、性能和适用场景,帮助选择合适的语音合成方案。
主流 TTS 模型概览#
| 模型 | 开发者 | 开源 | 类型 | 语言支持 |
|---|
| SpeechT5 | Microsoft | 是 | Seq2Seq | 英语 |
| Bark | Suno AI | 是 | GPT-style | 13+ 语言 |
| VITS | 开源社区 | 是 | E2E | 多语言 |
| Tacotron 2 | Google | 是 | Seq2Seq | 英语 |
| FastSpeech 2 | Microsoft | 是 | Non-AR | 多语言 |
| Tortoise TTS | 开源 | 是 | GPT-style | 英语 |
| OpenAI TTS | OpenAI | 否 | - | 多语言 |
| ElevenLabs | ElevenLabs | 否 | - | 多语言 |
| Azure TTS | Microsoft | 否 | - | 多语言 |
开源模型详解#
SpeechT5#
基本信息:
- 开发者:Microsoft
- 参数量:~150M
- 架构:统一 Encoder-Decoder
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| from transformers import SpeechT5Processor, SpeechT5ForTextToSpeech
model = SpeechT5ForTextToSpeech.from_pretrained("microsoft/speecht5_tts")
|
| 优点 | 缺点 |
|---|
| 速度快 | 仅支持英语 |
| 质量稳定 | 需要说话人嵌入 |
| 显存占用低 | 某些发音不准确 |
| HuggingFace 原生支持 | 不支持情感控制 |
适用场景: 英语朗读、快速原型
Bark#
基本信息:
- 开发者:Suno AI
- 参数量:300M (small) / 1.5B (full)
- 架构:GPT-style 自回归
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| from transformers import AutoProcessor, BarkModel
model = BarkModel.from_pretrained("suno/bark")
|
| 优点 | 缺点 |
|---|
| 多语言支持 | 生成速度慢 |
| 支持情感和效果 | 稳定性较差 |
| 支持唱歌 | 显存占用大 |
| 无需说话人嵌入 | 可能出现噪音 |
特殊功能:
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| # 非语言声音
text = "[laughs] Ha ha! [sighs] Okay..."
# 唱歌
text = "♪ Twinkle twinkle little star ♪"
|
适用场景: 创意内容、多语言应用
VITS / Coqui TTS#
基本信息:
- 开发者:开源社区
- 架构:端到端 (VAE + Flow)
- 实时因子:可达 >100x
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| from TTS.api import TTS
tts = TTS("tts_models/en/ljspeech/vits")
tts.tts_to_file(text="Hello!", file_path="output.wav")
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| 优点 | 缺点 |
|---|
| 高质量 | 需要单独安装 |
| 实时生成 | 预训练模型有限 |
| 支持语音克隆 | 中文支持一般 |
| 多说话人 | 需要较多调试 |
适用场景: 生产环境、实时应用
Tortoise TTS#
基本信息:
- 开发者:neonbjb
- 架构:CLIP + GPT + Diffusion
- 特点:高质量,低速度
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| from tortoise.api import TextToSpeech
tts = TextToSpeech()
audio = tts.tts("Hello, this is Tortoise TTS.")
|
| 优点 | 缺点 |
|---|
| 极高音质 | 生成非常慢 |
| 优秀的语音克隆 | 仅支持英语 |
| 自然度高 | 显存需求大 |
适用场景: 离线内容制作、高质量要求
FastSpeech 2#
基本信息:
| 优点 | 缺点 |
|---|
| 生成速度快 | 需要对齐标注 |
| 可控韵律 | 自然度稍低 |
| 稳定性好 | 需要声码器 |
适用场景: 实时系统、大批量生成
商业 API 服务#
OpenAI TTS#
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| from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.audio.speech.create(
model="tts-1-hd",
voice="alloy",
input="Hello, this is OpenAI TTS."
)
response.stream_to_file("output.mp3")
|
声音选项: alloy, echo, fable, onyx, nova, shimmer
| 模型 | 质量 | 价格 |
|---|
| tts-1 | 标准 | $15/1M 字符 |
| tts-1-hd | 高清 | $30/1M 字符 |
ElevenLabs#
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| from elevenlabs import generate, set_api_key
set_api_key("your-api-key")
audio = generate(
text="Hello, this is ElevenLabs.",
voice="Rachel",
model="eleven_multilingual_v2"
)
|
| 特点 | 描述 |
|---|
| 语音克隆 | 仅需 1 分钟音频 |
| 情感控制 | 支持多种情感 |
| 多语言 | 29+ 语言 |
| 实时性 | 支持流式 |
定价:
- 免费版:10,000 字符/月
- 基础版:$5/月,30,000 字符
- 专业版:$22/月,100,000 字符
Azure 语音服务#
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| import azure.cognitiveservices.speech as speechsdk
speech_config = speechsdk.SpeechConfig(
subscription="key",
region="region"
)
speech_config.speech_synthesis_voice_name = "zh-CN-XiaoxiaoNeural"
synthesizer = speechsdk.SpeechSynthesizer(speech_config=speech_config)
result = synthesizer.speak_text_async("你好世界").get()
|
中文声音:
zh-CN-XiaoxiaoNeural - 晓晓(女)zh-CN-YunxiNeural - 云希(男)zh-CN-XiaoyiNeural - 晓伊(女,儿童)
定价:
- 神经网络语音:$16/1M 字符
- 标准语音:$4/1M 字符
Edge TTS (免费)#
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| import edge_tts
import asyncio
async def synthesize():
communicate = edge_tts.Communicate(
"Hello, this is Edge TTS.",
"en-US-JennyNeural"
)
await communicate.save("output.mp3")
asyncio.run(synthesize())
|
| 特点 | 描述 |
|---|
| 完全免费 | 无 API 限制 |
| 高质量 | 与 Azure 相同 |
| 多语言 | 75+ 语言 |
| 多声音 | 300+ 声音 |
注意: 非官方 API,可能不稳定
对比总结#
音质对比#
| 模型 | 自然度 | 清晰度 | 稳定性 |
|---|
| ElevenLabs | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| OpenAI TTS-HD | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Tortoise | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| Azure Neural | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Bark | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| VITS | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| SpeechT5 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
速度对比#
| 模型 | 实时因子 | 首字延迟 |
|---|
| FastSpeech 2 | >100x | <100ms |
| VITS | >50x | <200ms |
| SpeechT5 | ~20x | <500ms |
| OpenAI TTS | ~10x | <1s |
| Bark | ~0.5x | 2-5s |
| Tortoise | ~0.1x | 10-30s |
多语言支持#
| 模型 | 中文 | 英语 | 日语 | 其他 |
|---|
| Azure | ✅ 优秀 | ✅ 优秀 | ✅ 优秀 | 75+ |
| ElevenLabs | ✅ 良好 | ✅ 优秀 | ✅ 良好 | 29+ |
| Bark | ✅ 良好 | ✅ 良好 | ✅ 良好 | 13+ |
| OpenAI | ✅ 良好 | ✅ 优秀 | ✅ 良好 | 多语言 |
| SpeechT5 | ❌ | ✅ | ❌ | - |
| VITS | 需训练 | ✅ | 需训练 | 需训练 |
功能对比#
| 功能 | Bark | ElevenLabs | Azure | OpenAI |
|---|
| 情感控制 | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
| 语音克隆 | ❌ | ✅ | ✅ | ❌ |
| 流式输出 | ❌ | ✅ | ✅ | ✅ |
| SSML 支持 | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ |
| 背景音 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
API 定价对比#
| 服务 | 免费额度 | 基础定价 |
|---|
| Edge TTS | 无限 | 免费 |
| OpenAI | - | $15-30/1M 字符 |
| Azure | 50万字符/月 | $4-16/1M 字符 |
| ElevenLabs | 1万字符/月 | $5-22/月 |
| Google Cloud | 400万字符/月 | $4-16/1M 字符 |
选型建议#
场景选择#
你的需求是什么?
│
├─→ 快速原型/测试 → Edge TTS (免费)
│
├─→ 生产环境
│ │
│ ├─→ 低成本 → Azure/Google Cloud
│ │
│ └─→ 高质量 → ElevenLabs/OpenAI
│
├─→ 离线部署
│ │
│ ├─→ 英语 → SpeechT5/VITS
│ │
│ └─→ 多语言 → Bark
│
└─→ 特殊需求
│
├─→ 语音克隆 → ElevenLabs/VITS
│
├─→ 情感控制 → Bark/Azure
│
└─→ 最高质量 → Tortoise/ElevenLabs
推荐组合#
个人项目:
创业公司:
- OpenAI TTS(简单、稳定)
- 或 Azure(性价比高)
企业级:
- Azure(完善的 SLA)
- 或 自建 VITS(数据安全)
内容创作:
- ElevenLabs(语音克隆)
- 或 Bark(情感和效果)
实践笔记#
快速开始模板#
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| """TTS 快速开始模板"""
from abc import ABC, abstractmethod
class TTSProvider(ABC):
@abstractmethod
def synthesize(self, text: str) -> bytes:
pass
class EdgeTTSProvider(TTSProvider):
def __init__(self, voice="zh-CN-XiaoxiaoNeural"):
self.voice = voice
async def synthesize(self, text: str) -> bytes:
import edge_tts
communicate = edge_tts.Communicate(text, self.voice)
audio_data = b""
async for chunk in communicate.stream():
if chunk["type"] == "audio":
audio_data += chunk["data"]
return audio_data
class OpenAITTSProvider(TTSProvider):
def __init__(self, voice="alloy"):
from openai import OpenAI
self.client = OpenAI()
self.voice = voice
def synthesize(self, text: str) -> bytes:
response = self.client.audio.speech.create(
model="tts-1",
voice=self.voice,
input=text
)
return response.content
class BarkTTSProvider(TTSProvider):
def __init__(self):
from transformers import pipeline
self.tts = pipeline("text-to-speech", model="suno/bark-small")
def synthesize(self, text: str) -> bytes:
import soundfile as sf
import io
speech = self.tts(text)
buffer = io.BytesIO()
sf.write(buffer, speech["audio"], samplerate=speech["sampling_rate"], format="WAV")
return buffer.getvalue()
# 使用
def get_tts_provider(provider_name: str) -> TTSProvider:
providers = {
"edge": EdgeTTSProvider,
"openai": OpenAITTSProvider,
"bark": BarkTTSProvider,
}
return providers[provider_name]()
|
质量测试脚本#
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| """TTS 质量测试"""
import time
def benchmark_tts(provider, text, iterations=5):
"""测试 TTS 性能"""
times = []
for _ in range(iterations):
start = time.time()
audio = provider.synthesize(text)
elapsed = time.time() - start
times.append(elapsed)
return {
"avg_time": sum(times) / len(times),
"min_time": min(times),
"max_time": max(times),
"audio_size": len(audio)
}
# 测试文本
test_texts = {
"short": "Hello, world!",
"medium": "Welcome to our text to speech system. We hope you enjoy using it.",
"long": "..." # 长文本
}
# 运行测试
for name, text in test_texts.items():
result = benchmark_tts(provider, text)
print(f"{name}: {result}")
|
| 场景 | 推荐模型 | 理由 |
|---|
| 快速原型 | Edge TTS | 免费、高质量 |
| 英语朗读 | SpeechT5 | 速度快、开源 |
| 多语言 | Azure/Bark | 语言支持广 |
| 高质量要求 | ElevenLabs | 业界领先 |
| 离线部署 | VITS | 可自训练 |
| 创意内容 | Bark | 支持情感效果 |
关键要点:
- 免费测试用 Edge TTS
- 生产环境考虑成本和质量平衡
- 离线需求选择开源模型
- 特殊需求(克隆、情感)选专业服务
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