TTS文字转语音-中文免费离线模型-马育民老师

# 主流模型

本文列出的语音转文字，都是开源、免费、可商用的

排行榜说明：

1. 按照支持 **中文好坏程度** 进行排名

2. **模型体积**：为常用标准版大小，量化精简版体积更小

3. **部署难度划分**
 - 极低：打开即用，零基础
 - 低：简单命令，几步完成
 - 中等：简单环境配置
 - 中高/极高：专业技术门槛，新手难度大

4. **代码支持**
 - ✅ 可代码调用、二次开发、编程学习、嵌入项目
 - ❌ 仅桌面软件手动使用，**无法代码开发**

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### 1. 综合生态之王：Qwen3-TTS (通义千问)
**—— 部署最灵活、中文理解力最强的“全能选手”**

Qwen3-TTS 是目前开源界**综合使用率最高**的模型，主要得益于阿里巴巴强大的生态支持和其对中文语境的完美适配。它打破了“高质量必须高算力”的魔咒，是目前极少数能在消费级显卡甚至纯 CPU 环境下流畅运行的高质量模型。

*   **核心优势：**
    *   **CPU 也能跑：** 它通过 OpenVINO 等工具优化，支持在 CPU 上部署。这意味着即使你没有昂贵的 NVIDIA 显卡，也能在普通服务器或个人电脑上实现高质量的语音合成，极大地降低了商用门槛。
    *   **中文理解力天花板：** 依托通义千问大语言模型的语义理解能力，它在处理多音字、复杂的中文语法结构时表现极佳，几乎不会出现“读错字”或“断句奇怪”的情况。
    *   **全家桶策略：** 提供了 `Qwen3-TTS`（高音质版）、`Qwen3-TTS-Lite`（轻量版）和 `Qwen3-TTS-Web`（网页专用版），无论你是做实时对话、嵌入式设备还是云端服务，都有对应的版本可选。

*   **适用场景：** 有声书制作、智能客服、实时语音交互、对硬件成本敏感的商业项目。

### 2. 情感演绎之王：Index-TTS v2.0
**—— 短视频与内容创作圈的“新晋顶流”**

如果说 Qwen3 胜在稳健，那么 **Index-TTS v2.0** 就是胜在**“像人”**。它是 2026 年 4 月爆火的开源项目，被社区誉为“语音克隆之王”。它解决了传统 TTS “莫得感情”的痛点，是目前内容创作者（尤其是短视频、游戏解说）的首选。

*   **核心优势：**
    *   **神级情感控制：** 它是目前开源界情感控制粒度最细的模型。支持**“文本描述情感”**（例如输入“用极度悲伤的语气说”），甚至支持**情感向量混合**（例如“30% 的忧伤 + 70% 的平静”）。
    *   **音色与情感解耦：** 你可以用“郭德纲”的音色，让他用“林黛玉”的语气说话。这种**音色/情感分离**的技术，让它在创意配音领域几乎没有对手。
    *   **极低的错词率：** 针对中文进行了深度优化，中文错词率（WER）低至 1.3%，即使是生僻字也能精准识别。

*   **适用场景：** 影视解说、短剧配音、游戏角色语音、需要强烈情绪表达的创意内容。

### 总结：你应该选哪个？

*   如果你是**开发者或企业**，需要**低成本、高稳定**的通用方案，且硬件资源有限 $\rightarrow$ **首选 Qwen3-TTS**。
*   如果你是**自媒体创作者**，追求**爆款视频、情感丰富**的配音，且拥有一定显卡资源 $\rightarrow$ **首选 Index-TTS v2.0**。

# 速度与资源占用详细对比

分为三个梯队：**高性能梯队**（吃资源但效果好）、**均衡梯队**（速度与效果并存）和**轻量化梯队**（极速且省资源）。

**测试基准：** 生成 1 秒音频所需的时间（RTF，越小越快）及最低显存/内存门槛。
**硬件参考：** 高端显卡 (RTX 4090) vs 普通办公本 (无独显/16GB内存)。

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#### 1. 速度与资源的“全能冠军”：Qwen3-TTS
*   **为什么选它：** 它是目前**唯一**在“速度”、“音质”和“资源占用”三者之间找到完美平衡的模型。
*   **硬件红利：** 它的 `0.6B` 版本（Lite版）简直是神作，在只有 4GB 显存的显卡（如 GTX 1050Ti）甚至纯 CPU 环境下，都能跑出接近实时的速度。如果你是用普通办公本做开发，这是唯一推荐的大模型选择。

#### 2. 追求效果的“富贵之选”：Index-TTS v2.0
*   **为什么选它：** 虽然它慢，但它的情感是无敌的。
*   **硬件门槛：** 它非常“挑食”。如果你没有 RTX 3060 (12GB) 或更高级别的显卡，体验会大打折扣。它的**自回归机制**决定了它无法像其他模型那样“批量生产”音频，必须一个字一个字地算，所以在低端显卡上会感到明显的卡顿。

#### 3. 极致省钱的“跑量之王”：Sambert-Hifigan & MOSS-TTS-Nano
*   **为什么选它：** 如果你是要做那种“新闻播报”或者“简单的提示音”，不需要情感起伏，这两个模型是**省钱利器**。
*   **部署优势：** 你不需要买昂贵的 GPU 服务器，几十块钱一个月的 CPU 云服务器就能跑满并发。MOSS-TTS-Nano 更是把体积压缩到了极致，适合嵌入到 APP 或小程序中。

#### 4. 长文本与多语言的“特种部队”：VoxCPM2 & OmniVoice
*   **资源陷阱：** 这两个模型因为功能太强（方言多、语言多），导致模型体积很大。虽然推理速度尚可，但**启动慢**（加载模型时间长），且容易占满显存。如果你显存小于 8GB，运行这两个模型很容易出现“爆显存”崩溃的情况。

### 💡 最终建议

*   **只有一张普通显卡 (8GB 以下) 或 只有 CPU：** 请死磕 **Qwen3-TTS (0.6B版)** 或 **MOSS-TTS-Nano**。
*   **有高端显卡 (3060/4090) 且追求效果：** **Index-TTS v2.0** 值得你等待那几秒的生成时间。
*   **企业级高并发部署 (省钱)：** **Sambert-Hifigan** 是最稳妥、成本最低的方案。

原文出处：http://malaoshi.top/show_1GW3F6u0hPkm.html