2025年最佳的 53 個AI語音合成工具

FineVoice是一個多功能的AI配音平臺，它使用先進的人工智能技術，為用戶提供逼真的個性化語音服務。這個平臺不僅可以將文本轉換為自然逼真的聲音，還能進行語音轉文本、語音變聲等操作，極大地豐富了內容創作的可能性。FineVoice的主要優點包括高效率、低成本、多語言支持和易用性，特別適合需要快速生成大量配音內容的個人和企業用戶。

Llama 3.2 3b Voice 是基於Hugging Face平臺的一款語音合成模型，能夠將文本轉換為自然流暢的語音。該模型採用了先進的深度學習技術，能夠模仿人類說話的語調、節奏和情感，適用於多種場景，如語音助手、有聲讀物、自動播報等。

ebook2audiobookXTTS是一個利用Calibre和Coqui TTS技術將電子書轉換為有聲書的模型，支持章節和元數據的保留，並且可以選擇使用自定義語音模型進行語音克隆，支持多種語言。該技術的主要優點是能夠將文本內容轉換為高質量的有聲讀物，適合需要將大量文本信息轉換為音頻格式的用戶，如視障人士、喜歡聽書的用戶或者需要學習外語的用戶。

seed-vc 是一個基於 SEED-TTS 架構的聲音轉換模型，能夠實現零樣本的聲音轉換，即無需特定人的聲音樣本即可轉換聲音。該技術在音頻質量和音色相似性方面表現出色，具有很高的研究和應用價值。

OptiSpeech是一個高效、輕量級且快速的文本到語音模型，專為設備端文本到語音轉換設計。它利用了先進的深度學習技術，能夠將文本轉換為自然聽起來的語音，適合需要在移動設備或嵌入式系統中實現語音合成的應用。OptiSpeech的開發得到了Pneuma Solutions提供的GPU資源支持，顯著加速了開發進程。

ChatTTS-OpenVoice是一個結合了ChatTTS和OpenVoice技術的語音克隆模型。它通過上傳10秒音頻片段，可以克隆個性化的語音，並生成更自然的語音。該技術在語音合成領域具有重要性，因為它提供了一種新的方式來生成逼真的語音，可以用於多種應用場景，如虛擬助手、有聲讀物等。

speech-to-speech 是一個開源的模塊化GPT4-o項目，通過語音活動檢測、語音轉文本、語言模型和文本轉語音等連續部分實現語音到語音的轉換。它利用了Transformers庫和Hugging Face hub上可用的模型，提供了高度的模塊化和靈活性。

Bailing-TTS是由Giant Network的AI Lab開發的大型文本到語音(TTS)模型系列，專注於生成高質量的中文方言語音。該模型採用持續的半監督學習和特定的Transformer架構，通過多階段訓練過程，有效對齊文本和語音標記，實現中文方言的高質量語音合成。Bailing-TTS在實驗中展現出接近人類自然表達的語音合成效果，對於方言語音合成領域具有重要意義。

Bark是由Suno開發的基於Transformer的文本到音頻模型，能夠生成逼真的多語言語音以及其他類型的音頻，如音樂、背景噪聲和簡單音效。它還支持生成非語言交流，例如笑聲、嘆息和哭泣聲。Bark支持研究社區，提供預訓練模型檢查點，適用於推理並可用於商業用途。

Pandrator 是一個基於開源軟件的工具，能夠將文本、PDF、EPUB 和 SRT 文件轉換成多種語言的語音音頻，包括語音克隆、基於LLM的文本預處理以及將生成的字幕音頻直接保存到視頻文件中，與視頻的原始音軌混合。它旨在易於使用和安裝，具有一鍵安裝程序和圖形用戶界面。

LlamaVoice是一個基於羊駝模型的大型語音生成模型，它通過直接預測連續特徵，提供了一種與傳統依賴於離散語音碼預測的向量量化模型相比更為流暢和高效的處理過程。該模型具有連續特徵預測、變分自編碼器(VAE)潛在特徵預測、聯合訓練、先進採樣策略和基於流的增強等關鍵特點。

ElevenLabs AI音頻API提供了高質量的語音合成服務，支持多種語言，適用於聊天機器人、代理、網站、應用程序等，具有低延遲和高響應速度。該API支持企業級需求，確保數據安全，符合SOC2和GDPR合規性。

StreamVC是由Google研發的即時低延遲語音轉換解決方案，能夠在保持源語音內容和韻律的同時，匹配目標語音的音色。該技術特別適合即時通信場景，如電話和視頻會議，並且可用於語音匿名化等用例。StreamVC利用SoundStream神經音頻編解碼器的架構和訓練策略，實現輕量級高質量的語音合成。它還展示了學習軟語音單元的因果性以及提供白化基頻信息以提高音高穩定性而不洩露源音色信息的有效性。

CosyVoice 是一個多語言的大型語音生成模型，它不僅支持多種語言的語音生成，還提供了從推理到訓練再到部署的全棧能力。該模型在語音合成領域具有重要性，因為它能夠生成自然流暢、接近真人的語音，適用於多種語言環境。CosyVoice 的背景信息顯示，它是由 FunAudioLLM 團隊開發，使用了 Apache-2.0 許可證。

FunAudioLLM是一個旨在增強人類與大型語言模型(Large Language Models, LLMs)之間自然語音交互的框架。它包含兩個創新模型：SenseVoice負責高精度多語種語音識別、情緒識別和音頻事件檢測；CosyVoice負責自然語音生成，支持多語種、音色和情緒控制。SenseVoice支持超過50種語言，具有極低的延遲；CosyVoice擅長多語種語音生成、零樣本上下文生成、跨語言語音克隆和指令跟隨能力。相關模型已在Modelscope和Huggingface上開源，並在GitHub上發佈了相應的訓練、推理和微調代碼。

Fish Speech V1.2是一款基於300,000小時的英語、中文和日語音頻數據訓練而成的文本到語音（TTS）模型。該模型代表了語音合成技術的最新進展，能夠提供高質量的語音輸出，適用於多種語言環境。

ChatTTS-Forge是一個圍繞TTS生成模型ChatTTS開發的項目，實現了API服務器和基於Gradio的WebUI，能夠提供全面的API服務，支持生成1000字以上的長文本，保持一致性，並通過內置32種不同風格進行風格管理。

Seed-TTS是由字節跳動推出的一系列大規模自迴歸文本到語音(TTS)模型，能夠生成與人類語音難以區分的語音。它在語音上下文學習、說話人相似度和自然度方面表現出色，通過微調可進一步提升主觀評分。Seed-TTS還提供了對情感等語音屬性的優越控制能力，並能生成高度表達性和多樣性的語音。此外，提出了一種自蒸餾方法用於語音分解，以及一種增強模型魯棒性、說話人相似度和控制性的強化學習方法。還展示了Seed-TTS模型的非自迴歸(NAR)變體Seed-TTSDiT，它採用完全基於擴散的架構，不依賴於預先估計的音素持續時間，通過端到端處理進行語音生成。

ChatTTS-ui是一個為ChatTTS項目提供的web界面和API接口，允許用戶通過網頁進行語音合成操作，並通過API接口進行遠程調用。它支持多種音色選擇，用戶可以自定義語音合成的參數，如笑聲、停頓等。此項目為語音合成技術提供了一個易於使用的界面，降低了技術門檻，使得語音合成更加便捷。

ChatTTS是一個開源的文本到語音轉換(TTS)模型，它允許用戶將文本轉換為語音。該模型主要面向學術研究和教育目的，不適用於商業或法律用途。它使用深度學習技術，能夠生成自然流暢的語音輸出，適合研究和開發語音合成技術的人員使用。

ElevenLabs Audio Native 是一款自動化的嵌入式語音播放器，它可以為任何文章、博客或新聞簡報自動生成類人聲旁白。它具有可定製性、易於設置，並有助於提高讀者參與度，同時使內容對全球的讀者和聽眾更加易於訪問。

OpenVoice V2是一款文本到語音（Text-to-Speech, TTS）的模型，它在2024年4月發佈，包含了V1的所有功能，並進行了改進。它採用了不同的訓練策略，提供了更好的音質，支持英語、西班牙語、法語、中文、日語和韓語等多種語言。此外，它還允許商業用途的免費使用。OpenVoice V2能夠精確地克隆參考音調色彩，並在多種語言和口音中生成語音。它還支持零樣本跨語言語音克隆，即生成語音的語言和參考語音的語言不需要在大規模多語種訓練數據集中出現。

Parler-TTS 是一個由 Hugging Face 開發的輕量級文本轉語音（TTS）模型，能夠以給定說話者的風格（性別、音調、說話風格等）生成高質量、自然 sounding 的語音。它是基於 Dan Lyth 和 Simon King 發表的論文《Natural language guidance of high-fidelity text-to-speech with synthetic annotations》的工作復現，兩位作者分別來自 Stability AI 和愛丁堡大學。與其他TTS模型不同，Parler-TTS 完全開源發佈，包括數據集、預處理、訓練代碼和權重。功能包括：生成高質量且自然 sounding 的語音輸出、靈活的使用和部署、提供豐富的註釋語音數據集。定價：免費。

Voice Engine是一種先進的語音合成模型,它僅需15秒的語音樣本,便能生成與原始說話人極為相似的自然語音。該模型廣泛應用於教育、娛樂、醫療等領域,可為非讀寫人群提供朗讀輔助、為視頻和播客內容翻譯語音、為非語言人群賦予獨特語音等。其顯著優勢在於所需語音樣本少、生成語音質量高、支持多語種。Voice Engine目前處於小規模預覽階段,OpenAI正在與各界人士探討其潛在應用和倫理挑戰。

VoiceCraft是一種基於令牌填充的神經編解碼器語言模型, 可實現領先的語音編輯和零樣本文本轉語音(TTS)性能。對於未見過的聲音, VoiceCraft只需幾秒鐘的語音樣本就能克隆該聲音或編輯錄音。該模型適用於有聲讀物、網絡視頻和播客等野外數據。

NaturalSpeech 3旨在通過分解語音的不同屬性（如內容、韻律、音色和聲學細節）並分別生成它們來提高語音合成的質量、相似性和韻律。該系統設計了一個神經編解碼器，使用分解的向量量化（FVQ）來解耦語音波形，並提出了一個分解的擴散模型來根據相應的提示生成每個子空間的屬性。

MeloTTS是由MyShell.ai開發的多語言文本轉語音庫，支持英語、西班牙語、法語、中文、日語和韓語。它能夠實現即時CPU推理，適用於多種場景，並且對開源社區開放，歡迎貢獻。

SpeechGPT是一種多模態語言模型，具有內在的跨模態對話能力。它能夠感知並生成多模態內容，遵循多模態人類指令。SpeechGPT-Gen是一種擴展了信息鏈的語音生成模型。SpeechAgents是一種具有多模態多代理系統的人類溝通模擬。SpeechTokenizer是一種統一的語音標記器，適用於語音語言模型。這些模型和數據集的發佈日期和相關信息均可在官方網站上找到。

StreamVoice是一種基於語言模型的零唇語音轉換模型，可實現即時轉換，無需完整的源語音。它採用全因果上下文感知語言模型，結合時間獨立的聲學預測器，能夠在每個時間步驟交替處理語義和聲學特徵，從而消除對完整源語音的依賴。為了增強在流式處理中可能出現的上下文不完整而導致的性能下降，StreamVoice通過兩種策略增強了語言模型的上下文感知性：1）教師引導的上下文預見，在訓練過程中利用教師模型總結當前和未來的語義上下文，引導模型對缺失上下文進行預測；2）語義屏蔽策略，促進從先前受損的語義和聲學輸入進行聲學預測，增強上下文學習能力。值得注意的是，StreamVoice是第一個基於語言模型的流式零唇語音轉換模型，無需任何未來預測。實驗結果表明，StreamVoice具有流式轉換能力，同時保持與非流式語音轉換系統相媲美的零唇性能。

Whisper Speech是一款完全開源的文本轉語音模型，由Collabora和Lion在Juwels超級計算機上訓練。它支持多種語言和多種形式的輸入，包括Node.js、Python、Elixir、HTTP、Cog和Docker。該模型的優勢在於高效的語音合成和靈活的部署方式。定價方面，Whisper Speech完全免費。它定位於為開發者和研究人員提供一個強大的、可定製的文本轉語音解決方案。