01:29xAI@xai精选Vapi 的 Humanness Index 盲测显示,xAI 的 Grok TTS 模型以 96 分(满分 100)位居榜首,仅比人类真实语音低 4 分。该测试将同一段语音用不同模型克隆后,让听众盲评打分。Grok TTS 在多家主要语音模型中表现最接近真人。AI模型Grok TTSxAI语音合成Humanness Index文本转语音推荐理由:xAI 的 Grok TTS 在语音盲测中拿了 96 分,离真人只差 4 分,想听最像人说话的 AI 可以试试。原文
18:33Geek@geekbbMisoLabsAI 开源了一个 80 亿参数的情感丰富文本转语音模型,专注于高质量对话语音生成。该模型目前仅支持英语,但能生成带有情感色彩的语音,适合对话场景。项目上线三天即获得 1.7K GitHub Star,引发社区关注。这标志着开源 TTS 在情感表达和对话质量上迈出了重要一步。AI模型文本转语音情感模型开源/仓库对话生成MisoLabsAI推荐理由:做语音交互或对话式 AI 的开发者,这个开源模型能直接提升语音的自然度和情感表现力,值得立刻试一下。原文
02:55elvis@omarsar078°Miso One 是一个 8B 参数的开源文本转语音模型,具备真实情感范围,能表达温暖、犹豫和兴奋等情绪,告别机械感。它专为短视频、播客和教育内容等配音场景设计,推理延迟仅 110 毫秒,快于人类反应时间。模型权重完全开源,支持自托管、微调和数据隐私保护,适合将语音集成到工具和产品的开发者。AI模型Miso One文本转语音情感语音开源/仓库配音推荐理由:做语音合成或配音工具的开发者终于有了一个情感丰富且开源的 TTS 模型——Miso One 的 8B 参数和 110ms 延迟让实时配音成为可能,建议直接克隆仓库试试。原文
04:44OpenRouter@OpenRouterAI微软发布MAI-Voice-2,一款支持15种语言的情感可控文本转语音模型,可表达兴奋、尴尬、耳语等情绪,并在长文本中保持稳定的说话人身份。该模型与MAI-Transcribe-1.5语音识别模型搭配使用,已在OpenRouter上线。这为多语言内容创作、有声读物、语音助手等场景提供了更自然、富有表现力的语音合成能力。AI模型微软MAI-Voice-2文本转语音情感控制多语言推荐理由:做多语言内容或语音应用的团队终于有了一个能控制情绪、长文本不跑调的TTS模型,直接上OpenRouter就能用,值得试试。原文
23:59ElevenLabs@elevenlabsio精选ElevenLabs在华沙Summit上预览了设备端文本转语音(on-device TTS)新模型架构,能在有限硬件上离线实现人类级质量。该模型不需要互联网连接,直接在设备上运行。具体硬件要求和延迟数据未在原文中透露。AI产品ElevenLabs文本转语音离线语音合成推荐理由:离线语音合成,质量媲美真人原文
07:06Together AI@togethercomputeTogether AI 宣布在其平台上推出 Rime Mist v3,这是一系列面向生产环境的文本转语音(TTS)模型。该模型专注于确定性发音和可控语音输出,解决了语音合成中常见的不一致问题。AI 原生开发者现在可以在 Together AI 的专用基础设施上部署 Mist v3,用于需要大规模一致语音输出的企业级语音代理。这为构建可靠、可定制的语音交互系统提供了新的选择。AI产品文本转语音TTS语音代理Together AIRime Mist v3推荐理由:做语音代理和 TTS 应用的团队终于有了一个能保证发音一致性的生产级模型,直接在 Together AI 上就能部署,省去自己调教的麻烦,值得试试。原文