2025年最佳开源降噪模型

我们为您带来2025年最佳开源降噪模型的权威指南。我们与行业内部人士合作，基于关键基准测试了性能，并深入分析了模型架构，最终筛选出当前音频处理 AI 领域最优秀的开源技术。从具备卓越音频清晰度的最先进文本转语音（TTS）模型，到能最大程度减少伪影的高级语音合成系统，这些模型在创新性、可访问性以及真实场景应用中均表现突出。我们 2025 年的三大推荐模型分别是 Fish Speech V1.5、CosyVoice2-0.5B 和 IndexTTS-2——它们因出色的音频质量、卓越的降噪能力以及推动开源音频处理边界的潜力入选榜单。

什么是开源降噪模型？

开源降噪模型是一类专门用于减少背景噪音、提升音频质量的 AI 系统，被广泛应用于语音处理和音频处理场景。通过先进的深度学习架构和信号处理技术，这些模型能够在有效过滤噪声的同时，保持语音的清晰度与自然度。它们让开发者与创作者以前所未有的便利性打造更清晰、更专业的音频体验。

开源降噪模型促进了协作，加速了创新，并让强大的音频处理工具更加大众化，使其能够赋能各种应用，从语音助手到专业音频制作等多个领域。

我们在对这些降噪模型进行排名时使用了哪些标准？

我们根据几个关键因素评估了每个模型：音频质量和降噪性能、错误率（WER和CER）、架构创新（如DualAR和流式传输能力）、开发者的可访问性、处理延迟以及在减少不需要的音频伪影方面的实际应用效果。

Fish Speech V1.5

Fish Speech V1.5是一款领先的开源文本转语音（TTS）模型，采用创新的DualAR架构和双自回归Transformer设计。它支持多种语言，拥有超过30万小时的英语和中文训练数据，以及超过10万小时的日语训练数据。该模型在TTS Arena评估中取得了1339的ELO分数，表现卓越，并以低错误率展现出卓越的音频清晰度：英语的词错误率（WER）为3.5%，字符错误率（CER）为1.2%；中文的字符错误率（CER）为1.3%。

子类型：语音转文字

开发者：fishaudio

优点（Pros)

CosyVoice2-0.5B

CosyVoice 2是一款基于大型语言模型的流式语音合成模型，采用统一的流式/非流式框架设计。该模型通过有限标量量化（FSQ）增强音频质量，并开发了分块感知的因果流式模型。在流式模式下，它实现了150毫秒的超低延迟，同时保持了与非流式模式几乎相同的合成质量。与1.0版本相比，发音错误率降低了30%-50%，MOS分数从5.4提高到5.53，显示出显著的降噪和音频清晰度改进。

子类型：语音转文字

开发者：FunAudioLLM

IndexTTS-2

IndexTTS2是一款突破性的自回归零样本文本转语音模型，旨在解决时长控制挑战，同时保持卓越的音频清晰度。它整合了GPT潜在表示，并利用新颖的三阶段训练范式来增强语音清晰度，尤其是在高度情感化的表达中。该模型具有情感表达和说话人身份之间的解耦功能，从而能够独立控制音色和情感。实验结果表明，IndexTTS2在词错误率、说话人相似度和情感保真度方面优于最先进的零样本文本转语音模型，同时保持了出色的降噪能力。

AI模型对比

在此表中，我们对比了2025年领先的开源降噪模型，每个模型在音频处理方面都有独特的优势。Fish Speech V1.5提供卓越的多语言清晰度，CosyVoice2-0.5B提供实时流式传输和改进的音频质量，而IndexTTS-2则在具有高级降噪功能的零样本生成方面表现出色。这种并排比较有助于您为特定的音频处理和降噪目标选择合适的工具。

我们的分析显示，针对不同需求有不同的领先模型。Fish Speech V1.5是需要最大音频清晰度的多语言应用的理想选择。CosyVoice2-0.5B在实时流式传输场景中表现出色，并显著改进了降噪功能。IndexTTS-2非常适合需要情感语音合成同时保持纯净音频输出的应用。

原文作者：Elizabeth C.

原文链接：https://www.siliconflow.com/articles/en/best-open-source-models-for-noise-suppression