TTS Arena — Tableau de classement du modèle de voix AI

Comparez 20 modèles texte à texte. Points de référence officiels, cotes communautaires et comparaison côte à côte.

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Modèle B

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Tableau de classement du modèle

#	Modèle	Fonctionnaires	Communauté	Régime	Niveau
1	Kokoro Lightweight 82M parameter model delivering studio-quality speech with blazing-fast inference. 82M 1200h 2024	4.8 /5	5.0 /5 1 voter	fast	Free
2	CosyVoice 2 Alibaba's scalable streaming TTS with human-parity naturalness and near-zero latency. 300M 200000h 2024	4.26 /5	Pas encore de vote	medium	Standard
3	Chatterbox State-of-the-art zero-shot voice cloning with emotion control from Resemble AI. 300M 2025	4.25 /5	Pas encore de vote	medium	Premium
4	StyleTTS 2 Human-level text-to-speech through style diffusion and adversarial training. 100M 585h 2024	4.23 /5	Pas encore de vote	medium	Premium
5	Piper A fast, local neural text to speech system optimized for Raspberry Pi and embedded devices. 15M 2023	4.15 /5	Pas encore de vote	fast	Free
6	MeloTTS High-quality multilingual text-to-speech that runs on CPU with minimal latency. 25M 2024	4.13 /5	Pas encore de vote	fast	Free
7	Dia TTS Multi-speaker dialog generation model that creates natural conversations between speakers. 1.6B 2024	4.09 /5	Pas encore de vote	medium	Standard
8	VITS Conditional variational autoencoder with adversarial learning for end-to-end text-to-speech. 25M 585h 2021	4.0 /5	Pas encore de vote	fast	Free
9	Orpheus Human-level emotional TTS model trained on 100K hours of speech data. 3B 100000h 2025	4.0 /5	Pas encore de vote	medium	Standard
10	OpenVoice Instant voice cloning with granular control over style, emotion, and accent. 300M 2024	4.0 /5	Pas encore de vote	medium	Premium
11	IndexTTS-2 Zero-shot TTS with fine-grained emotion control and high expressiveness. 300M 2025	3.91 /5	Pas encore de vote	medium	Standard
12	Spark TTS Voice cloning TTS with controllable emotion and speaking style via prompts. 500M 2025	3.9 /5	Pas encore de vote	medium	Standard
13	Parler TTS Describe the voice you want in natural language and Parler generates matching speech. 880M 45000h 2024	3.83 /5	Pas encore de vote	medium	Standard
14	Tortoise TTS Multi-voice text-to-speech focused on quality with autoregressive architecture. 400M 50000h 2022	3.7 /5	Pas encore de vote	slow	Premium
15	Bark Transformer-based text-to-audio model that generates realistic speech, music, and sound effects. 350M 100000h 2023	3.57 /5	Pas encore de vote	slow	Standard
16	Bark Small Lighter version of Bark with faster inference and lower memory usage. 150M 100000h 2023	—	Pas encore de vote	medium	Standard
17	GLM-TTS Achieves the lowest character error rate among open-source TTS models. 300M 2025	—	Pas encore de vote	medium	Standard
18	GPT-SoVITS Few-shot voice cloning TTS that replicates any voice from just 5 seconds of audio. 200M 2024	—	Pas encore de vote	slow	Standard
19	Qwen3 TTS Alibaba's multilingual TTS with voice cloning, preset voices, and voice design from text. 1.7B 2025	—	Pas encore de vote	medium	Standard
20	Sesame CSM Conversational speech model generating natural dialogue with appropriate timing and emotion. 1B 2025	—	Pas encore de vote	slow	Premium
21	Chatterbox Turbo Faster Chatterbox with sub-200ms latency and paralinguistic tags for laughs, coughs, and more. 350M 2025	—	Pas encore de vote	fast	Standard
22	Dia 2 Streaming-first conversational TTS with multi-speaker dialogue and paralinguistic cues. 2B 2025	—	Pas encore de vote	fast	Standard
23	VoxCPM Tokenizer-free TTS producing 44.1kHz audio with context-aware paragraph consistency. 500M 1800000h 2025	—	Pas encore de vote	fast	Standard
24	OuteTTS LLM-based TTS that runs on CPU, GPU, or browser via llama.cpp and Transformers.js. 1B 5000h 2025	—	Pas encore de vote	fast	Free
25	TADA Zero-hallucination TTS with text-acoustic dual alignment, 5x faster than comparable LLM TTS. 1B 2026	—	Pas encore de vote	fast	Standard
26	VibeVoice Microsoft's multi-speaker long-form TTS generating up to 90 minutes with 4 distinct speakers. 1.5B 100000h 2025	—	Pas encore de vote	fast	Standard
27	Pocket TTS Lightweight 100M parameter model by Kyutai with voice cloning from a single sample. 100M 50000h 2025	—	Pas encore de vote	fast	Free
28	Kitten TTS Ultra-lightweight TTS under 80MB. Runs on CPU without GPU. 80M 2025	—	Pas encore de vote	fast	Free
29	CosyVoice3 Next-generation multilingual TTS with bi-streaming, emotion control, and zero-shot voice cloning. 500M 200000h 2025	—	Pas encore de vote	fast	Standard
30	MOSS-TTS Ultra-long 20-language TTS supporting up to 1 hour of continuous generation with phoneme-level control. 8B 500000h 2026	—	Pas encore de vote	medium	Premium
31	MegaTTS3 ByteDance's sparse alignment TTS with adjustable intelligibility vs. speaker similarity. 1B 100000h 2025	—	Pas encore de vote	slow	Premium

Scénarios détaillés

Les scores de référence officiels TTS.ai sont répartis en trois dimensions : la nature, la précision et la vitesse.

Kokoro

Free

Nature 4.8/5

Précision 4.7/5

Régime 4.9/5

Dans l'ensemble 4.8/5

CosyVoice 2

Standard

Nature 4.5/5

Précision 4.4/5

Régime 3.8/5

Dans l'ensemble 4.26/5

Chatterbox

Premium

Nature 4.7/5

Précision 4.5/5

Régime 3.4/5

Dans l'ensemble 4.25/5

StyleTTS 2

Premium

Nature 4.5/5

Précision 4.3/5

Régime 3.8/5

Dans l'ensemble 4.23/5

Piper

Free

Nature 3.5/5

Précision 4.2/5

Régime 4.95/5

Dans l'ensemble 4.15/5

MeloTTS

Free

Nature 3.8/5

Précision 4.1/5

Régime 4.6/5

Dans l'ensemble 4.13/5

Dia TTS

Standard

Nature 4.6/5

Précision 4.3/5

Régime 3.2/5

Dans l'ensemble 4.09/5

VITS

Free

Nature 3.4/5

Précision 4.0/5

Régime 4.8/5

Dans l'ensemble 4.0/5

Orpheus

Standard

Nature 4.3/5

Précision 4.1/5

Régime 3.5/5

Dans l'ensemble 4.0/5

OpenVoice

Premium

Nature 4.0/5

Précision 4.1/5

Régime 3.9/5

Dans l'ensemble 4.0/5

IndexTTS-2

Standard

Nature 4.3/5

Précision 4.1/5

Régime 3.2/5

Dans l'ensemble 3.91/5

Spark TTS

Standard

Nature 4.2/5

Précision 4.0/5

Régime 3.4/5

Dans l'ensemble 3.9/5

Parler TTS

Standard

Nature 4.1/5

Précision 3.9/5

Régime 3.4/5

Dans l'ensemble 3.83/5

Tortoise TTS

Premium

Nature 4.6/5

Précision 4.4/5

Régime 1.8/5

Dans l'ensemble 3.7/5

Bark

Standard

Nature 4.2/5

Précision 3.8/5

Régime 2.5/5

Dans l'ensemble 3.57/5

Méthodologie de référence

Configuration de l'essai

Matériel & #160;: 4x NVIDIA Tesla P40 (24GB VRAM chacun), 96GB total
Texte d'essai: 5 passages standardisés couvrant différents modes de parole (narration, dialogue, technique, émotionnel, multilingue)
Évaluation : Mesures automatisées (estimation MOS, WER, RTF) combinées à des tests d'écoute humaine
Exécute : Chaque modèle testé 10 fois par passage, scores moyens

Critères de cotation

Nature (40 %) : Prosodie, intonation, rythme, émotion — qu'est - ce que cela donne à l'homme?
Exactitude (30 %) : Correction de prononciation, taux d'erreur de mot, intelligibilité
Régime (30 %) : Facteur temps réel (audio secondes / génération secondes). Plus élevé = plus rapide.
Dans l'ensemble: Moyenne pondérée: 0,4 x Nature + 0,3 x Précision + 0,3 x Vitesse

Remarque: Les benchmarks reflètent les performances de notre matériel spécifique et des textes de test. La qualité du monde réel peut varier en fonction du texte d'entrée, de la langue et de la sélection vocale.

Foire aux questions

Le TTS Arena est un leader qui classe les modèles d'IA text-to-speech basés sur des tests de référence officiels et des évaluations communautaires. Comparez les modèles côte à côte, écoutez des échantillons et votez pour ceux qui vous sonnent le mieux.

Nous effectuons des tests standardisés sur chaque modèle en utilisant les mêmes passages de texte, matériels et critères d'évaluation. Les scores couvrent la naturalité (comment elle sonne humaine), la précision (prononciation et intelligibilité) et la vitesse (temps de génération). Tous les tests utilisent notre serveur GPU avec NVIDIA Tesla P40 GPU.

Oui! Cliquez sur les étoiles à côté de n'importe quel modèle pour le noter de 1 à 5. Vous devez être connecté pour voter. Votre note contribue à la moyenne communautaire indiquée sur le classement. Vous pouvez changer votre note à tout moment.

Tapez n'importe quel texte, sélectionnez deux modèles, et cliquez sur Comparer. Les deux modèles génèrent la parole à partir du même texte simultanément. Écoutez les deux et votez pour lequel sonne mieux. Cette comparaison aveugle aide à identifier le meilleur modèle pour vos besoins spécifiques.

L'exactitude mesure l'exactitude et l'intelligibilité de la prononciation. La vitesse mesure la rapidité avec laquelle le modèle génère de l'audio par rapport au temps réel. Dans l'ensemble, la moyenne pondérée de toutes les mesures est.

Les modèles sans scores de référence sont soit nouvellement ajoutés et en attente de tests, soit nécessitent une configuration spéciale (comme les jetons d'accès fermés) qui est en attente.

Les points de référence officiels sont mis à jour lorsque les modèles reçoivent des mises à jour importantes ou lorsque de nouveaux modèles sont ajoutés.

Les modèles gratuits (Kokoro, Piper, VITS, MeloTTS) coûtent 0 crédits. Les modèles standard coûtent 2 crédits par 1000 caractères. Les modèles Premium coûtent 4 crédits par 1000 caractères et offrent généralement les caractéristiques les plus élevées ou uniques comme le clonage vocal.

Pour la plupart des cas d'utilisation, Kokoro (niveau gratuit) offre une excellente qualité. Pour le clonage vocal, essayez Chatterbox ou CosyVoice 2. Pour le contenu multilingue, MeloTTS ou CosyVoice 2. Pour la narration expressive, Bark ou Dia. Utilisez l'outil de comparaison pour tester avec votre texte spécifique.

Oui, vous pouvez générer et comparer de l'audio à partir de n'importe quel deux modèles sans compte en utilisant des modèles de free-tier. Le vote sur les modèles nécessite un compte gratuit.

Nous nous efforçons d'atteindre l'objectivité en utilisant des textes de test normalisés, un matériel identique et des critères d'évaluation cohérents pour tous les modèles. Les cotes communautaires fournissent un signal indépendant supplémentaire. Notre méthodologie est décrite dans la section Méthodologie de benchmark ci-dessous.

Les modèles sont classés principalement selon la note globale de référence officielle, puis selon la note moyenne de la collectivité en tant qu'écart-repère. Les modèles sans point de repère sont classés en dessous de ceux qui ont des points de repère, classés selon la note de la collectivité.

5.0/5 (1)

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TTS Arena — Tableau de classement du modèle de voix AI

Comparaison côte à côte

Tableau de classement du modèle

Scénarios détaillés

Kokoro

CosyVoice 2

Chatterbox

StyleTTS 2

Piper

MeloTTS

Dia TTS

VITS

Orpheus

OpenVoice

IndexTTS-2

Spark TTS

Parler TTS

Tortoise TTS

Bark

Méthodologie de référence

Configuration de l'essai

Critères de cotation

Foire aux questions

Qu'est-ce que le TTS Arena?

Comment les scores de référence officiels sont-ils calculés?

Puis-je voter sur la qualité du modèle?

Comment fonctionne la comparaison du modèle?

Qu'est-ce que chaque métrique de référence signifie?

Pourquoi certains modèles n'ont-ils pas de pointage de référence?

À quelle fréquence les repères sont-ils mis à jour?

Quelle est la différence entre les niveaux gratuit, standard et premium?

Quel modèle devrais-je utiliser?

Puis-je utiliser l'outil de comparaison sans me connecter?

Les tests de référence sont-ils biaisés?

Comment les modèles sont-ils classés lorsque les scores sont liés?

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