การคอลลินเสียงแบบเรียลไทม์ - คอลลินเสียงใดๆก็ได้ในไม่กี่วินาที
สร้างเสียงใดๆ ด้วยเสียงที่อ้างอิงได้เพียง5วินาที โมเดลการสร้างเสียงแบบโอเพนซอร์ส9แบบ รวมถึง Chatterbox, CosyVoice 2, GPT-SoVITS และ OpenVoice การสร้างเสียงแบบ Zero-shot โดยไม่ต้องฝึกฝน - อัพโหลดตัวอย่างและสร้างเสียงทันที โมเดลทั้งหมดมีใบอนุญาตทางการค้า
ตัวเลือกการคอลลินเสียงแบบเรียลไทม์
โคลนเสียงในทันทีด้วย AI ระดับโลก - ไม่ต้องฝึก ไม่ต้องเก็บข้อมูล ไม่ต้องรอ
การทำคอลลินส์แบบ Zero- Shot
ไม่มีการฝึก ไม่มีการปรับแต่ง ไม่มีการเก็บข้อมูล อัพโหลด5วินาทีของเสียง และได้เสียงโคลนทันที
9 โมเดลการคลอน
เลือกจาก Chatterbox, CosyVoice 2, GPT-SoVITS, OpenVoice, Spark, IndexTTS-2, GLM-TTS, Qwen3-TTS และ Tortoise ทุกตัวมีคุณภาพ ความเร็ว และภาษาที่แตกต่างกัน
การคอลลินส์ภาษาต่างๆ
โคลนเสียงภาษาอังกฤษและสร้างการพูดภาษาจีน ญี่ปุ่น เกาหลี และอื่นๆ อีกมากมาย CosyVoice2และ Qwen3-TTS รักษาเอกลักษณ์เสียงบนภาษามากกว่า 17 ภาษา
ควบคุมอารมณ์
Chatterbox, OpenVoice, และ GLM-TTS สนับสนุนการสร้างอารมณ์ที่กำหนดเอง สร้างข้อความเดียวกันด้วยอารมณ์ที่แตกต่างกัน - มีความสุข, เศร้า, โกรธ, กระซิบกระซาบ - โดยยังคงเสียงที่ถูกโคลนไว้
โอเพนซอร์สและธุรกิจ
ทุกตัวอย่างการโคลนทุกตัวเป็นโอเพนซอร์สภายใต้ใบอนุญาต MIT หรือ Apache 2.0 ใช้เสียงโคลนในเชิงพาณิชย์สำหรับเนื้อหา ผลิตภัณฑ์ และแอพพลิเคชั่นโดยไม่มีค่าลิขสิทธิ์
สร้างคอลลินส์ API
REST API สำหรับโคลนเสียงแบบโปรแกรม โหลดเสียงที่อ้างถึง, ระบุข้อความ, และรับเสียงที่โคลนมาจากเสียงอื่น ๆ SDKs สำหรับ Python และ JavaScript การโคลนเสียงแบบแบตสำหรับกระบวนการทำงานที่มีปริมาณมาก
โมเดลการคล้ายเสียง
9 แบบจำลองโอเพนซอร์สสำหรับทุกกรณีการโคลน
Chatterbox
Premium
State-of-the-art zero-shot voice cloning with emotion control from Resemble AI.
เหมาะสำหรับ: คุณภาพดีที่สุดโดยรวม - 5- วินาทีตัวอย่าง, ควบคุมอารมณ์, MIT ใบอนุญาต
ลองดูสิ Chatterbox
CosyVoice 2
Standard
Alibaba's scalable streaming TTS with human-parity naturalness and near-zero latency.
เหมาะสำหรับ: การคอลลินภาษาที่ดีที่สุด — รักษาเสียงไว้ในภาษาจีน อังกฤษ ญี่ปุ่น และเกาหลี
ลองดูสิ CosyVoice 2
OpenVoice
Premium
Instant voice cloning with granular control over style, emotion, and accent.
เหมาะสำหรับ: ปรับแต่งสีด้วยการแปลงสีด้วยอารมณ์และสไตล์
ลองดูสิ OpenVoice
Spark TTS
Standard
Voice cloning TTS with controllable emotion and speaking style via prompts.
เหมาะสำหรับ: โมเดลการทำคอลลินส์ที่เร็วที่สุด - ผลลัพธ์ใน ~12 วินาที
ลองดูสิ Spark TTS
IndexTTS-2
Standard
Zero-shot TTS with fine-grained emotion control and high expressiveness.
เหมาะสำหรับ: สร้างคอลลินส์ภาษาจีน- อังกฤษได้อย่างยอดเยี่ยม ด้วยความคล้ายคลึงกันของผู้พูดที่สูงName
ลองดูสิ IndexTTS-2
Tortoise TTS
Premium
Multi-voice text-to-speech focused on quality with autoregressive architecture.
เหมาะสำหรับ: ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพเหมือนสตูดิโอ — เหมาะสำหรับหนังสือเสียงและเสียงบรรยาย
ลองดูสิ Tortoise TTSการคอลลินเสียงแบบเรียลไทม์ทำงานอย่างไร
ตั้งแต่ตัวอย่างเสียงสั้นๆ ไปจนถึงการโคลนเสียงที่ไม่มีขีดจำกัด
โหลดข้อมูลอ้างอิงเสียง
บันทึกหรืออัพโหลดเสียงที่ชัดเจน 5- 30 วินาที จากเสียงที่คุณต้องการคลอน แบบ WAV, MP3 หรือบันทึกโดยตรงในเบราว์เซอร์ของคุณ
เลือกโมเดลการทำคอลลิน
เลือกโมเดลที่เหมาะสมกับความต้องการของคุณ — Chatterbox สำหรับคุณภาพ, Spark สำหรับความเร็ว, CosyVoice 2 สำหรับหลายภาษา
ป้อนข้อความของคุณ
พิมพ์หรือปะข้อความที่คุณต้องการให้ถูกพูดออกมาในเสียงที่ถูกคลอน ภาษาใดๆ ที่ตัวอย่างรองรับก็จะทำงานได้
สร้างและดาวน์โหลด
คลิกสร้าง และฟังเสียงโคลนของคุณใน 10-25 วินาที ดาวน์โหลดเป็น WAV หรือ MP3 เพื่อใช้ทันที
การคอลลินเสียงแบบ Zero-Shot ทำงานอย่างไร
ไม่ต้องปรับแต่ง ไม่ต้องเก็บข้อมูล — แค่อัพโหลดและคอลลิน
การดึงข้อมูลจากตัวบันทึกเสียง
AI วิเคราะห์เสียงที่อ้างอิงของคุณ เพื่อดึงเอาการฝังตัวของลำโพง - ตัวแทนทางคณิตศาสตร์ที่แนบตัวของคุณสมบัติที่ไม่เหมือนใครของเสียง รวมถึงระดับเสียง สีเสียง จังหวะการพูด และเนื้อหาเสียง มันเกิดขึ้นในเวลาน้อยกว่า 1 วินาที
- ทำงานได้กับเสียงเพียง5วินาที
- เก็บเสียง, เสียงและสไตล์การพูด
- ไม่ต้องฝึกฝนหรือปรับแต่ง
- ไม่มีการเก็บเสียงไว้ตลอดไป
คำสังเคราะห์เสียงแบบมีเงื่อนไขName
โมเดล TTS สร้างเสียงใหม่ขึ้นมาโดยใช้เงื่อนไขการฝังเสียงของผู้พูด ผลลัพธ์จะฟังดูเหมือนกับผู้พูดที่อ้างอิงมาจากคุณ พูดข้อความของคุณ — ด้วยการพูดตามธรรมชาติ เน้นเสียงที่เหมาะสม และรักษาลักษณะของเสียงต้นฉบับไว้โดยไม่คำนึงถึงภาษาหรือเนื้อหา
- สร้างเสียงพูดไม่จำกัดจากตัวอย่างเดียว
- การคอลลินส์ภาษาต่างๆ (พูดภาษาที่อ้างอิงไม่ได้)
- ถ่ายทอดอารมณ์และสไตล์
- ผลจะออกมาใน 10-25 วินาที
ตัวอย่างการเปรียบเทียบการคอลลินเสียง
เลือกโมเดลที่เหมาะสมสำหรับกรณีการใช้โคลนของคุณ
| โมเดล | คำอ้างอิง | ความเร็ว | คุณภาพ | ภาษา | อารมณ์ | ใบอนุญาต |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Chatterbox | 5s | ~21s | ดีที่สุด | EN | MIT | |
| CosyVoice 2 | 5s | ~20s | เยี่ยมมาก | จีน, อังกฤษ, ญี่ปุ่น, เกาหลีใต้ | Apache 2.0 | |
| GPT-SoVITS | 5s | ~16s | เยี่ยมมาก | จีน, อังกฤษ, ญี่ปุ่น, คีร์กีซสถาน | MIT | |
| OpenVoice | 5s | ~15s | ดี | EN, CN, ES, FR+ | MIT | |
| Spark TTS | 5s | ~12s | ดี | ภาษาจีน, อังกฤษ | Apache 2.0 | |
| IndexTTS-2 | 5s | ~18s | เยี่ยมมาก | ภาษาจีน, อังกฤษ | Apache 2.0 | |
| GLM-TTS | 5s | ~25s | เยี่ยมมาก | ภาษาจีน, อังกฤษ | Apache 2.0 | |
| Qwen3-TTS | 5s | ~16s | เยี่ยมมาก | จีน, อังกฤษ, ญี่ปุ่น, เกาหลีใต้ | Apache 2.0 | |
| Tortoise | 15s | ~60s | สตูดิโอ | EN | Apache 2.0 |
คนใช้การคอลลินเสียงแบบเรียลไทม์เพื่ออะไร
จากการสร ้ างเนื ้ อหา ไปจนถึงการเข ้ าถึง — การคอลลิน ่ าเสียงมีประโยชน ์ มากมาย
คำบรรยายของหนังสือเสียง
ผู้เขียนโคลนเสียงของตัวเองและสร้างหนังสือเสียงโดยไม่ต้องใช้เวลาหลายชั่วโมงในการบันทึก แก้ไขความผิดพลาดโดยการสร้างประโยคแต่ละประโยคใหม่แทนที่จะบันทึกใหม่
เสียงแทนเสียงวิดีโอ
ดับบลิวดีในภาษาอื่น ๆ โดยการเก็บเสียงของผู้พูดดั้งเดิม โมเดลภาษาต่าง ๆ เช่น CosyVoice 2และ Qwen3-TTS รักษาเอกลักษณ์เสียงระหว่างภาษาจีน อังกฤษ ญี่ปุ่น และเกาหลี
การสร้างเนื้อหา
นักสร้าง YouTuber, Podcaster และ TikTok สามารถโคลนเสียงของพวกเขาเพื่อสร้างแบรนด์ที่สม่ำเสมอ สร้างเสียงสำหรับเนื้อหาใหม่โดยไม่ต้องบันทึก หรือสร้างเวอร์ชั่นภาษาอื่นของวิดีโอที่มีอยู่แล้ว
ความสามารถในการเข้าถึง
คนที่สูญเสียเสียงเพราะโรคหรือการผ่าตัดสามารถรักษาเสียงไว้ได้ โดยการโคลนเสียงจากบันทึกเก่าๆ เสียงโคลนจะช่วยให้พวกเขาสามารถสื่อสารด้วยเสียงของตัวเองผ่านการแปลงข้อความเป็นเสียงได้
การพัฒนาเกมName
โคลนนักแสดงเสียงและสร้างการเปลี่ยนแปลงของบทสนทนาที่ไม่มีขีดจำกัดโดยไม่ต้องกำหนดเวลาสตูดิโอ เหมาะสำหรับเกมอินดี้, โมดและสร้างต้นแบบที่ไม่สามารถบันทึกทุกบรรทัดได้
ระบบโทรศัพท์Name
คลอนเสียงของผู้พูดของบริษัทของคุณสำหรับเมนูโทรศัพท์และการตอบสนองอัตโนมัติ ปรับปรุงคำสั่ง IVR ได้ทันที โดยไม่ต้องจองนักแสดงเสียง แค่พิมพ์ข้อความใหม่และสร้างขึ้นมา
TTS.ai กับทางออกการคอลลินเสียงอื่นๆ
ทำไม9โมเดลจึงชนะโปรเจกต์โอเพนซอร์ส
| ตัวเลือก | TTS.ai | SV2TTS | ElevenLabs | Resemble AI |
|---|---|---|---|---|
| สร้างโมเดลคูณ | 9 | 1 | 1 | 1 |
| เสียงอ้างอิงที่น้อยที่สุด | 5 sec | 5 sec | 30 sec | 3 min |
| ต้องการการฝึกอบรม | ไม่มี | ไม่มี | ไม่มี | ใช่ |
| คุณภาพเสียง (2025) | ระดับสตูดิโอ | ถูกจัดเก็บเมื่อ@ label | เยี่ยมมาก | เยี่ยมมาก |
| ควบคุมอารมณ์ | ||||
| การคอลลินส์ภาษาต่างๆ | ||||
| โอเพนซอร์ส | ||||
| ต้องการ GPU | เมฆ | ใช่ | เมฆ | เมฆ |
| เข้าถึง API | ||||
| ระดับเสรี | 15,000 ตัวอักษร | ตัวเครื่องเอง | จำกัด |
ตัวกรองเสียง
คลอนเสียงโดยโปรแกรมด้วย REST API
from tts_ai import TTSClient
client = TTSClient(api_key="sk-tts-...")
# Clone a voice from a 5-second sample
result = client.clone_voice(
name="My Cloned Voice",
file="reference.wav", # 5-30 seconds of clear speech
model="chatterbox", # or cosyvoice2, openvoice, spark...
text="Hello! This is my cloned voice speaking new text.",
)
# Download the cloned audio
audio = client.poll_result(result.uuid)
with open("cloned_output.wav", "wb") as f:
f.write(audio)
curl -X POST https://api.tts.ai/v1/voice-clone \
-H "Authorization: Bearer sk-tts-YOUR_KEY" \
-F "reference=@voice_sample.wav" \
-F "text=This is my cloned voice." \
-F "model=chatterbox"
ข้อแนะนำสำหรับผลลัพธ์การคล้ายเสียงที่ดีที่สุด
ทำเสียงที่ถูกต้องที่สุด ด้วยกฎการบันทึกนี้
สภาพแวดล้อมที่เงียบสงบ
บันทึกในห้องเงียบๆ ด้วยเสียงเบาๆ AI ดึงเสียงออกมาได้แม่นยำกว่าเสียงที่สะอาด
10- 30 วินาที
5 วินาทีก็ได้ผล 10-30 วินาทีก็ได้ผลดีกว่า พูดได้ธรรมชาติกว่า AI ก็ได้ยิ่งถูกต้อง
เสียงธรรมชาติ
พูดตามธรรมชาติ ไม่ใช่แบบโหดร้าย ใช้เสียงและจังหวะที่แตกต่างกัน AI จะจับสไตล์การพูดตามธรรมชาติของคุณ รวมถึงการหยุดชะงักและเน้นเสียง
ตัวเลข
ใช้ตัวอย่างที่มีเพียงคนเดียวพูด เสียงหลายเสียงจะทำให้การฝังเสียงของผู้พูดสับสนและผลลัพธ์จะไม่เหมือนกัน
เริ่มการสร้างเสียงคล้ายกันวันนี้
โหลดเสียง5วินาที และได้ยินเสียงโคลนของคุณภายใน 30 วินาที ลองฟรี
สร้างเสียงคูณตอนนี้ เอกสาร APIคำถามที่ถามบ่อย
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับการคอลลินเสียงแบบเรียลไทม์
เราจะปรับปรุงอะไรได้บ้าง ความคิดเห็นของคุณช่วยเราแก้ไขปัญหา