TTSアリーナ
公式ベンチマーク、コミュニティ評価、サイドバイサイド比較。
サイドバイサイド比較
モデルリーダーボード
| # | モデル | オフィシャル | 共同体 | あなたの評価 | スピード | 動物 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 |
Kokoro
Lightweight 82M parameter model delivering studio-quality speech with blazing-fast inference.
82M
1200h
2024
|
4.8 /5 |
5.0
/5
1 投票
|
fast | Free | |
| 2 |
CosyVoice 2
Alibaba's scalable streaming TTS with human-parity naturalness and near-zero latency.
300M
200000h
2024
|
4.26 /5 | まだ投票はありません | medium | Standard | |
| 3 |
Chatterbox
State-of-the-art zero-shot voice cloning with emotion control from Resemble AI.
300M
2025
|
4.25 /5 | まだ投票はありません | medium | Premium | |
| 4 |
StyleTTS 2
Human-level text-to-speech through style diffusion and adversarial training.
100M
585h
2024
|
4.23 /5 | まだ投票はありません | medium | Premium | |
| 5 |
Piper
A fast, local neural text to speech system optimized for Raspberry Pi and embedded devices.
15M
2023
|
4.15 /5 | まだ投票はありません | fast | Free | |
| 6 |
MeloTTS
High-quality multilingual text-to-speech that runs on CPU with minimal latency.
25M
2024
|
4.13 /5 | まだ投票はありません | fast | Free | |
| 7 |
Dia TTS
Multi-speaker dialog generation model that creates natural conversations between speakers.
1.6B
2024
|
4.09 /5 | まだ投票はありません | medium | Standard | |
| 8 |
VITS
Conditional variational autoencoder with adversarial learning for end-to-end text-to-speech.
25M
585h
2021
|
4.0 /5 | まだ投票はありません | fast | Free | |
| 9 |
Orpheus
Human-level emotional TTS model trained on 100K hours of speech data.
3B
100000h
2025
|
4.0 /5 | まだ投票はありません | medium | Standard | |
| 10 |
OpenVoice
Instant voice cloning with granular control over style, emotion, and accent.
300M
2024
|
4.0 /5 | まだ投票はありません | medium | Premium | |
| 11 |
IndexTTS-2
Zero-shot TTS with fine-grained emotion control and high expressiveness.
300M
2025
|
3.91 /5 | まだ投票はありません | medium | Standard | |
| 12 |
Spark TTS
Voice cloning TTS with controllable emotion and speaking style via prompts.
500M
2025
|
3.9 /5 | まだ投票はありません | medium | Standard | |
| 13 |
Parler TTS
Describe the voice you want in natural language and Parler generates matching speech.
880M
45000h
2024
|
3.83 /5 | まだ投票はありません | medium | Standard | |
| 14 |
Tortoise TTS
Multi-voice text-to-speech focused on quality with autoregressive architecture.
400M
50000h
2022
|
3.7 /5 | まだ投票はありません | slow | Premium | |
| 15 |
Bark
Transformer-based text-to-audio model that generates realistic speech, music, and sound effects.
350M
100000h
2023
|
3.57 /5 | まだ投票はありません | slow | Standard | |
| 16 |
Bark Small
Lighter version of Bark with faster inference and lower memory usage.
150M
100000h
2023
|
— | まだ投票はありません | medium | Standard | |
| 17 |
GPT-SoVITS
Few-shot voice cloning TTS that replicates any voice from just 5 seconds of audio.
200M
2024
|
— | まだ投票はありません | slow | Standard | |
| 18 |
Qwen3 TTS
Alibaba's multilingual TTS with voice cloning, preset voices, and voice design from text.
1.7B
2025
|
— | まだ投票はありません | medium | Standard |
詳細なベンチマーク結果
公式のTTS.aiベンチマークは自然性,正確性,速度の三つの次元で得点を得た。
Kokoro
Free
自然性
4.8/5
精度
4.7/5
スピード
4.9/5
総合
4.8/5
CosyVoice 2
Standard
自然性
4.5/5
精度
4.4/5
スピード
3.8/5
総合
4.26/5
Chatterbox
Premium
自然性
4.7/5
精度
4.5/5
スピード
3.4/5
総合
4.25/5
StyleTTS 2
Premium
自然性
4.5/5
精度
4.3/5
スピード
3.8/5
総合
4.23/5
Piper
Free
自然性
3.5/5
精度
4.2/5
スピード
4.95/5
総合
4.15/5
MeloTTS
Free
自然性
3.8/5
精度
4.1/5
スピード
4.6/5
総合
4.13/5
Dia TTS
Standard
自然性
4.6/5
精度
4.3/5
スピード
3.2/5
総合
4.09/5
VITS
Free
自然性
3.4/5
精度
4.0/5
スピード
4.8/5
総合
4.0/5
Orpheus
Standard
自然性
4.3/5
精度
4.1/5
スピード
3.5/5
総合
4.0/5
OpenVoice
Premium
自然性
4.0/5
精度
4.1/5
スピード
3.9/5
総合
4.0/5
IndexTTS-2
Standard
自然性
4.3/5
精度
4.1/5
スピード
3.2/5
総合
3.91/5
Spark TTS
Standard
自然性
4.2/5
精度
4.0/5
スピード
3.4/5
総合
3.9/5
Parler TTS
Standard
自然性
4.1/5
精度
3.9/5
スピード
3.4/5
総合
3.83/5
Tortoise TTS
Premium
自然性
4.6/5
精度
4.4/5
スピード
1.8/5
総合
3.7/5
Bark
Standard
自然性
4.2/5
精度
3.8/5
スピード
2.5/5
総合
3.57/5
ベンチマーク方法論
テスト設定
- ハードウェア: 4x NVIDIA Tesla P40(各24GB VRAM)、合計96GB
- テストテキスト: 異なる言語パターン(語り、対話、技術的、感情的、多言語)をカバーする5つの標準化されたパターン
- 評価: 自動測定(MOS推定,WER,RTF)と人間の聴取テストを組み合わせた。
- 実行: 各モデルを1回に10回テストし,得点を平均した。
得点基準
- 自然さ(40%): Prosody, intonation, rhythm, emotion — how human does it sound?
- 精度 (30%): Pronunciation correctness, word error rate, intelligibility
- 速度 (30%): リアルタイム因子 (オーディオ秒/生成秒)。高いほど速い。
- 総合: 加重平均: 0.4 x 自然度 + 0.3 x 正確度 + 0.3 x スピード
ノート: 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.