文本转语音（TTS）领域发展迅速，模型现已达到接近人类的语音质量和实时能力。诸如Artificial Analysis Speech Arena和Hugging Face的TTS Arena等关键基准通过人类偏好评估模型，其中Gemini 3.1 Flash TTS、Realtime TTS-2和Sonic 3.5等表现最佳。除了感知质量，诸如往返字符错误率和首次音频生成时间等指标分别对于评估准确性和延迟至关重要。Inworld AI的TTS-1.5和Realtime TTS-2模型因其低延迟和具有竞争力的定价而受到关注，面向语音代理和消费者级应用。 AI
影响 提供领先TTS模型的比较分析，帮助开发人员根据质量、准确性和延迟为应用程序选择最合适的模型。
排序理由 文章对现有的文本转语音模型进行了基准测试和比较，而不是宣布新的前沿模型发布。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- Artificial Analysis Speech Arena
- Gemini 3.1 Flash TTS
- Google DeepMind
- Hugging Face
- Inworld AI
- Realtime TTS-2
- Sonic 3.5
- TTS-1.5
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