免费开源TTS哪家强？10款最佳文本转语音项目深度评测

——开源文本转语音（TTS）项目：为应用注入逼真“声”音

在人工智能浪潮中，文本转语音（Text-to-Speech, TTS）技术已成为连接数字世界与人类感官的重要桥梁。从智能助手的人机对话，到导航系统的语音指引，再到辅助阅读工具，TTS 技术正以其独特的魅力，打破文字的局限，使信息传递更加直观和高效。

开源精神驱动着 TTS 技术的快速发展。越来越多的开发者和研究者投身开源社区，共同构建和完善 TTS 生态。本文将聚焦于多个备受瞩目的开源 TTS 项目，剖析其技术特点与应用潜力，助力读者在琳琅满目的选择中，找到最契合自身需求的“声”力引擎。

开源 TTS 项目概览

以下将介绍一系列各具优势的开源 TTS 项目。它们在语言覆盖范围、音色拟真度、功能侧重点等方面存在差异，读者可根据实际应用场景进行选择：

1. ChatTTS：面向对话场景的自然语音合成

项目特点： ChatTTS 专注于优化对话场景下的语音合成效果，其核心优势在于优秀的中英混合语境处理能力和多说话人模拟。它支持包括中文、英文、日文在内的六种语言配置，并能流畅自然地合成中英文混杂的文本，这对于需要处理多语言对话内容的应用场景尤其重要。多说话人功能则允许 ChatTTS 模拟不同角色的声音，为对话系统赋予更丰富的表现力。

潜在应用场景： 智能客服系统、对话式人工智能助手、多语言学习工具、有声读物创作等。

优势： 对话场景优化，自然流畅的中英混读，支持多说话人音色。

需关注方面： 相较于部分追求极致音质的项目，ChatTTS 的侧重点可能更偏向于对话的自然度和功能性，在特定场景下的音质表现可能存在差异。

GitHub 地址： https://github.com/2noise/ChatTTS

2. IMS Toucan：跨越语言边界的合成能力

项目特点： IMS Toucan 以其广泛的语言支持著称，声称能够合成超过 7000 种语言的语音。这一惊人的语言覆盖范围使其成为构建全球化应用的理想选择。同时，IMS Toucan 也具备多说话人语音合成功能，能够模拟不同说话人的语音特征，提供丰富的音色选择。

潜在应用场景： 全球化应用部署、多语言教育平台、稀有语种语音资源开发、语言学研究等。

优势： 极高的语言覆盖率，支持多说话人，开源社区活跃。

需关注方面： 如此广泛的语言支持可能意味着在特定语言的音质精细度上，可能不如专注于较少语种的模型。对于目标语言的支持效果，建议进行实际测试评估。

GitHub 地址： https://github.com/DigitalPhonetics/IMS-Toucan

3. Fish Speech：中文语音合成的精湛技艺

项目特点： Fish Speech 专注于中文、英文和日文的语音合成，尤其在中文语音处理方面表现出色。该项目强调其语音合成质量接近真人水平，这得益于使用约十五万小时的三语数据进行训练。如果您的应用场景以中文为主，并对语音的自然度和表现力有较高要求，Fish Speech 值得重点考察。

潜在应用场景： 中文语音助手、中文内容创作平台、中文有声读物、中文语音导航等。

优势： 优秀的中文语音合成质量，自然度高，开源社区对中文支持友好。

需关注方面： 语言支持集中于中、英、日三种语言，对其他语种的支持可能需要进一步评估。

GitHub 地址： https://github.com/fishaudio/fish-speech

4. FunAudioLLM：LLM 赋能的语音交互新模式

项目特点： FunAudioLLM 由阿里巴巴开源，其创新之处在于将 TTS 技术与大型语言模型（LLM）深度融合，旨在实现人与 LLM 之间更自然流畅的语音交互。它不仅关注高质量的语音生成，更强调语音理解和生成在 LLM 应用中的协同作用，探索下一代语音交互范式。这里特备关注的是 CosyVoice ，拥有优秀的快速语音克隆能力。

潜在应用场景： 新一代智能音箱、具备高级语音交互能力的智能助手、基于 LLM 的对话系统、智能家居控制中心等。

优势： 背靠阿里，技术实力雄厚，LLM 结合的创新方向，有望实现更智能的语音交互体验。

需关注方面： 作为相对新兴的项目，模型的成熟度和稳定性可能仍在发展完善中。

GitHub 地址： https://github.com/FunAudioLLM

5. Parler-TTS：轻量化与风格化语音的融合

项目特点： Parler-TTS 着重于轻量级和风格化语音合成。它能够在指定说话人风格的前提下，生成高质量且自然的语音，并能模仿目标说话者的性别、音调、语速等个性化特征。这使得 Parler-TTS 在资源受限的设备上也能高效运行，并为语音合成赋予更丰富的个性化色彩和表现力。

潜在应用场景： 移动端应用、嵌入式系统、需要个性化语音的应用、语音克隆与风格迁移研究等。

优势： 模型轻量化，资源消耗低，支持风格化语音生成，能够模仿说话人音色特征。

需关注方面： 作为轻量级模型，在极致音质的追求上可能不如一些大型模型。

GitHub 地址： https://github.com/huggingface/parler-tts

6. F5-TTS：实时高效的零样本声音克隆

项目特点： F5-TTS 由上海交通大学和剑桥大学联合开源，主打零样本声音克隆和实时语音合成。其推理实时率达到 0.15，意味着合成速度远超实时，能够满足对延迟敏感的应用需求。此外，F5-TTS 还支持语速控制和跨语言/方言的平滑过渡，为语音合成提供了更高的灵活性和可控性。 "实时率 0.15" 通常指 Real-Time Factor (RTF)，数值越小，合成速度越快；RTF=0.15 意味着合成 1 秒钟的语音仅需 0.15 秒。

潜在应用场景： 实时语音交互系统、游戏角色配音、直播互动应用、多语言会议系统、即时语音翻译等。

优势： 实时推理速度快，支持零样本声音克隆，可控语速和跨语言平滑过渡。

需关注方面： 零样本克隆的音质和克隆效果可能受到参考音频质量的影响。

GitHub 地址： https://github.com/SWivid/F5-TTS

7. MaskGCT：非自回归架构的多功能零样本 TTS

项目特点： MaskGCT 是一款完全非自回归的 TTS 模型，同样具备强大的零样本特性。它功能丰富，支持跨语言翻译配音、语音克隆、语种转换、情感控制等多种高级功能。非自回归架构使其在保证合成质量的同时，拥有更高的生成速度和效率，而多样化的功能则使其应用场景更为广泛。

潜在应用场景： 多语言影片配音、语音内容本地化、个性化语音定制服务、语音版权保护技术、情感化语音交互系统、跨语言交流工具等。

优势： 非自回归架构，生成速度快，功能丰富，支持跨语言、语音克隆、情感控制等多种高级特性。

需关注方面： 功能较为复杂，可能需要一定的技术积累才能充分驾驭其高级功能。

GitHub 地址： https://github.com/open-mmlab/Amphion/tree/main/models/tts/maskgct

8. OuteTTS (原 Smol TTS)：轻巧灵活的 LLaMa 架构 TTS

项目特点： OuteTTS (亦常被称为 Smol TTS) 基于 LLaMa 架构构建，是一款零样本语音克隆模型。其主要特点是轻巧灵活，易于部署和使用。对于希望快速尝试零样本克隆技术，但又不想使用过于复杂模型的开发者而言，OuteTTS 是一个值得尝试的入门级选择。

潜在应用场景： 轻量级应用快速开发、原型验证、个人语音助手定制、语音克隆技术实验等。

优势： 基于 LLaMa 架构，模型轻量，易于部署，支持零样本语音克隆。

需关注方面： 作为轻量级模型，音质和功能丰富度可能相对有限。 项目常以 OuteTTS 或 Smol TTS 两个名称出现，指代同一项目。

GitHub 地址： https://github.com/edwko/OuteTTS

9. Kokoro：小参数量，多语言支持的精巧模型

项目特点： Kokoro 是一款参数量相对较小的开源 TTS 模型，仅有 8200 万参数，并在相对较小的音频数据集上进行训练。尽管模型规模不大，Kokoro 依然展现出良好的多语言支持能力，证明了小模型在多语言 TTS 领域的潜力。如果需要在资源受限的环境中部署多语言 TTS 功能，Kokoro 或许是一个可行的选择。

潜在应用场景： 低资源设备应用、嵌入式系统、快速部署的多语言功能、对成本敏感的 TTS 解决方案等。

优势： 模型参数量小，资源需求低，支持多语言，易于部署。

需关注方面： 受限于模型规模和训练数据量，音质和自然度可能与大型模型存在差距。

GitHub 地址： https://github.com/hexgrad/kokoro

10. Llasa：高保真零样本语音克隆技术

项目特点： Llasa 是一款由香港科技大学音频实验室开源的零样本语音克隆和 TTS 模型。它既支持从纯文本生成语音，也支持利用给定的参考语音进行高精度的语音克隆。Llasa 着重提升语音克隆的保真度和自然度，力求在零样本条件下实现高度逼真的音色复刻效果。如果您对语音克隆技术的质量有较高要求，Llasa 值得深入研究和应用。

潜在应用场景： 高精度语音克隆、角色配音与声音定制、个性化语音内容生成、语音内容版权保护、情感化语音合成等。

优势： 高质量零样本语音克隆，语音自然度和相似度高，香港科技大学音频实验室出品，技术实力雄厚。

需关注方面： 模型规模较大（10 亿参数级别），可能对计算资源有较高要求。

模型下载地址： https://huggingface.co/HKUSTAudio/Llasa-1B

如何选择适合你的开源 TTS 项目？

面对众多优秀的开源 TTS 项目，选择最符合自身需求的项目至关重要。以下是一些关键的考量因素，帮助您做出明智的决策：

1. 语言覆盖范围： 您的应用需要支持哪些语种？优先选择支持目标语言的项目。
2. 语音质量与自然度： 您对合成语音的音质和自然度有何期望？建议试听各项目提供的演示 Demo，直观感受不同模型的语音效果，并结合主观评价指标 (如 MOS - 平均意见得分) 和客观评测数据进行综合评估。
3. 功能特性需求： 您的应用是否需要零样本克隆、多说话人、情感控制、语速调节等高级功能？根据实际需求选择具备相应特性的项目。
4. 性能与效率考量： 您的应用场景对实时性有要求吗？对模型的推理速度和资源消耗有何限制？例如，实时交互应用需要选择推理速度快的模型；资源受限的设备则需要考虑轻量级模型。
5. 易用性与文档完善度： 项目的文档是否详尽易懂？是否提供便捷的部署和使用方式？对于新手开发者，选择文档清晰、易于上手的项目能有效降低学习成本。
6. 社区活跃度与维护情况： 项目的开源社区是否活跃？是否有持续的更新和维护？活跃的社区通常意味着更及时的技术支持和更快的迭代速度。
7. 许可协议： 务必关注项目的开源许可协议，了解其是否允许商业使用，以及商业使用是否需要遵循特定条款。常见的开源许可证包括 MIT License、Apache 2.0 License、GPL License 等，不同许可证对商业使用的限制不同。
8. 硬件资源需求： 不同 TTS 模型对硬件资源的需求差异较大。部分大型模型可能需要高性能 GPU 才能保证流畅运行，而轻量级模型则可以在 CPU 环境下运行。根据您的硬件条件选择合适的模型。

建议您结合以上因素，并根据具体的应用场景和技术能力，对各个项目进行细致评估和测试。许多项目都提供了预训练模型和 Demo 示例，您可以亲身体验，选择最契合您需求的项目。

结语

开源 TTS 项目的蓬勃发展为语音技术创新注入了强大活力，为开发者提供了丰富的选择。无论您是商业开发者、学术研究者还是技术爱好者，都能在开源社区中找到理想的“声”力引擎，为您的应用赋予更生动、更自然的语音交互体验。 随着技术的不断进步，我们有理由期待，未来的开源 TTS 领域将涌现出更多创新成果，持续推动语音技术的普及和应用。