TTS Arena AI Voice Model Leaderboard
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Modello Leaderboard
| # | Modello | Funzionario | Comunità | Vostro giudizio | Velocità | Livello |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 |
Kokoro
Lightweight 82M parameter model delivering studio-quality speech with blazing-fast inference.
82M
1200h
2024
|
4.8 /5 |
5.0
/5
1 votazione
|
fast | Free | |
| 2 |
CosyVoice 2
Alibaba's scalable streaming TTS with human-parity naturalness and near-zero latency.
300M
200000h
2024
|
4.26 /5 | Ancora nessuna votazione | medium | Standard | |
| 3 |
Chatterbox
State-of-the-art zero-shot voice cloning with emotion control from Resemble AI.
300M
2025
|
4.25 /5 | Ancora nessuna votazione | medium | Premium | |
| 4 |
StyleTTS 2
Human-level text-to-speech through style diffusion and adversarial training.
100M
585h
2024
|
4.23 /5 | Ancora nessuna votazione | medium | Premium | |
| 5 |
Piper
A fast, local neural text to speech system optimized for Raspberry Pi and embedded devices.
15M
2023
|
4.15 /5 | Ancora nessuna votazione | fast | Free | |
| 6 |
MeloTTS
High-quality multilingual text-to-speech that runs on CPU with minimal latency.
25M
2024
|
4.13 /5 | Ancora nessuna votazione | fast | Free | |
| 7 |
Dia TTS
Multi-speaker dialog generation model that creates natural conversations between speakers.
1.6B
2024
|
4.09 /5 | Ancora nessuna votazione | medium | Standard | |
| 8 |
VITS
Conditional variational autoencoder with adversarial learning for end-to-end text-to-speech.
25M
585h
2021
|
4.0 /5 | Ancora nessuna votazione | fast | Free | |
| 9 |
Orpheus
Human-level emotional TTS model trained on 100K hours of speech data.
3B
100000h
2025
|
4.0 /5 | Ancora nessuna votazione | medium | Standard | |
| 10 |
OpenVoice
Instant voice cloning with granular control over style, emotion, and accent.
300M
2024
|
4.0 /5 | Ancora nessuna votazione | medium | Premium | |
| 11 |
IndexTTS-2
Zero-shot TTS with fine-grained emotion control and high expressiveness.
300M
2025
|
3.91 /5 | Ancora nessuna votazione | medium | Standard | |
| 12 |
Spark TTS
Voice cloning TTS with controllable emotion and speaking style via prompts.
500M
2025
|
3.9 /5 | Ancora nessuna votazione | medium | Standard | |
| 13 |
Parler TTS
Describe the voice you want in natural language and Parler generates matching speech.
880M
45000h
2024
|
3.83 /5 | Ancora nessuna votazione | medium | Standard | |
| 14 |
Tortoise TTS
Multi-voice text-to-speech focused on quality with autoregressive architecture.
400M
50000h
2022
|
3.7 /5 | Ancora nessuna votazione | slow | Premium | |
| 15 |
Bark
Transformer-based text-to-audio model that generates realistic speech, music, and sound effects.
350M
100000h
2023
|
3.57 /5 | Ancora nessuna votazione | slow | Standard | |
| 16 |
Bark Small
Lighter version of Bark with faster inference and lower memory usage.
150M
100000h
2023
|
— | Ancora nessuna votazione | medium | Standard | |
| 17 |
GPT-SoVITS
Few-shot voice cloning TTS that replicates any voice from just 5 seconds of audio.
200M
2024
|
— | Ancora nessuna votazione | slow | Standard | |
| 18 |
Qwen3 TTS
Alibaba's multilingual TTS with voice cloning, preset voices, and voice design from text.
1.7B
2025
|
— | Ancora nessuna votazione | medium | Standard |
Punteggi di benchmark dettagliati
I punteggi ufficiali di benchmark TTS.ai su tre dimensioni: naturalezza, precisione e velocità.
Kokoro
Free
CosyVoice 2
Standard
Chatterbox
Premium
StyleTTS 2
Premium
Piper
Free
MeloTTS
Free
Dia TTS
Standard
VITS
Free
Orpheus
Standard
OpenVoice
Premium
IndexTTS-2
Standard
Spark TTS
Standard
Parler TTS
Standard
Tortoise TTS
Premium
Bark
Standard
Metodologia di riferimento
Configurazione test
- Hardware: 4x NVIDIA Tesla P40 (24GB VRAM ciascuno), 96GB totale
- Testo della prova: 5 passaggi standardizzati che coprono diversi modelli di discorso (narrazione, dialogo, tecnico, emotivo, multilingue)
- Valutazione: metriche automatizzate (stima MOS, WER, RTF) combinate con test di ascolto umano
- Esegue: Ogni modello testato 10 volte per passaggio, punteggio medio
Criteri di valutazione
- Naturalità (40%): Prosody, intonation, rhythm, emotion — how human does it sound?
- Precisione (30%): Pronunciation correctness, word error rate, intelligibility
- Velocità (30%): Fattore in tempo reale (secondi audio/secondi generazione). Più alto = più veloce.
- Complessivamente: Media ponderata: 0,4 x Naturalità + 0,3 x Precisione + 0,3 x Velocità
Nota: Benchmarks reflect performance on our specific hardware and test texts. Real-world quality may vary based on input text, language, and voice selection. Community ratings provide a complementary signal based on diverse real usage.
Domande frequenti
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