Text- op- Sprooch Agenten Musek Sprooch op Text Stëmmklonung Voice Design Marketplace Méi

Lëscht vu lëtzebuergesche Filmregisseuren Lëscht vun däitsche Filmregisseuren

Verglach méi wéi 20 Text-zu-Sprooch-Modeller. Offiziell Benchmarks, Gemeinschaftswäertungen a Side-by-Side-Vergleich.

Gratis anmelden

Side-by-Side Verglach

Typ Text, wielt zwou Modeller a vergläicht d'Resultater. Free-tier Modeller brauchen kee Kont.

D'Modeller sinn no an no un d'Konkurrenz ausgefall. Anmelden D'Premiere vum Film war den 1.

Lëscht vu Lëtzebuerger Moler

# Modell Offiziell Gemeinschaft Är Bewertung Geschwindegkeet Tier
1
Kokoro
Kokoro
Lightweight 82M parameter model delivering studio-quality speech with blazing-fast inference.
82M 1200h 2024
4.8 /5 5.0 /5
1 Stëmm
fast Free
2
CosyVoice 2
CosyVoice 2
Alibaba's scalable streaming TTS with human-parity naturalness and near-zero latency.
300M 200000h 2024
4.26 /5 Noch keng Stëmmen
medium Standard
3
Chatterbox
Chatterbox
State-of-the-art zero-shot voice cloning with emotion control from Resemble AI.
300M 2025
4.25 /5 Noch keng Stëmmen
medium Premium
4
StyleTTS 2
StyleTTS 2
Human-level text-to-speech through style diffusion and adversarial training.
100M 585h 2024
4.23 /5 Noch keng Stëmmen
medium Premium
5
Piper
Piper
A fast, local neural text to speech system optimized for Raspberry Pi and embedded devices.
15M 2023
4.15 /5 Noch keng Stëmmen
fast Free
6
MeloTTS
MeloTTS
High-quality multilingual text-to-speech that runs on CPU with minimal latency.
25M 2024
4.13 /5 Noch keng Stëmmen
fast Free
7
Dia TTS
Dia TTS
Multi-speaker dialog generation model that creates natural conversations between speakers.
1.6B 2024
4.09 /5 Noch keng Stëmmen
medium Standard
8
VITS
VITS
Conditional variational autoencoder with adversarial learning for end-to-end text-to-speech.
25M 585h 2021
4.0 /5 Noch keng Stëmmen
fast Free
9
Orpheus
Orpheus
Human-level emotional TTS model trained on 100K hours of speech data.
3B 100000h 2025
4.0 /5 Noch keng Stëmmen
medium Standard
10
OpenVoice
OpenVoice
Instant voice cloning with granular control over style, emotion, and accent.
300M 2024
4.0 /5 Noch keng Stëmmen
medium Premium
11
IndexTTS-2
IndexTTS-2
Zero-shot TTS with fine-grained emotion control and high expressiveness.
300M 2025
3.91 /5 Noch keng Stëmmen
medium Standard
12
Spark TTS
Spark TTS
Voice cloning TTS with controllable emotion and speaking style via prompts.
500M 2025
3.9 /5 Noch keng Stëmmen
medium Standard
13
Parler TTS
Parler TTS
Describe the voice you want in natural language and Parler generates matching speech.
880M 45000h 2024
3.83 /5 Noch keng Stëmmen
medium Standard
14
Tortoise TTS
Tortoise TTS
Multi-voice text-to-speech focused on quality with autoregressive architecture.
400M 50000h 2022
3.7 /5 Noch keng Stëmmen
slow Premium
15
Bark
Bark
Transformer-based text-to-audio model that generates realistic speech, music, and sound effects.
350M 100000h 2023
3.57 /5 Noch keng Stëmmen
slow Standard
16
Bark Small
Bark Small
Lighter version of Bark with faster inference and lower memory usage.
150M 100000h 2023
— Noch keng Stëmmen
medium Standard
17
GPT-SoVITS
GPT-SoVITS
Few-shot voice cloning TTS that replicates any voice from just 5 seconds of audio.
200M 2024
— Noch keng Stëmmen
slow Standard
18
Qwen3 TTS
Qwen3 TTS
Alibaba's multilingual TTS with voice cloning, preset voices, and voice design from text.
1.7B 2025
— Noch keng Stëmmen
medium Standard

Lëscht vu lëtzebuergesche Komponisten

D'Gréisst vun engem Stär gëtt duerch dräi Faktoren beaflosst: seng Hellegkeet, seng Distanz an d'Gréisst.

KokoroKokoro

Free
Natierlech 4.8/5
Genauegkeet 4.7/5
Geschwindegkeet 4.9/5
Allgemeng 4.8/5

CosyVoice 2CosyVoice 2

Standard
Natierlech 4.5/5
Genauegkeet 4.4/5
Geschwindegkeet 3.8/5
Allgemeng 4.26/5

ChatterboxChatterbox

Premium
Natierlech 4.7/5
Genauegkeet 4.5/5
Geschwindegkeet 3.4/5
Allgemeng 4.25/5

StyleTTS 2StyleTTS 2

Premium
Natierlech 4.5/5
Genauegkeet 4.3/5
Geschwindegkeet 3.8/5
Allgemeng 4.23/5

PiperPiper

Free
Natierlech 3.5/5
Genauegkeet 4.2/5
Geschwindegkeet 4.95/5
Allgemeng 4.15/5

MeloTTSMeloTTS

Free
Natierlech 3.8/5
Genauegkeet 4.1/5
Geschwindegkeet 4.6/5
Allgemeng 4.13/5

Dia TTSDia TTS

Standard
Natierlech 4.6/5
Genauegkeet 4.3/5
Geschwindegkeet 3.2/5
Allgemeng 4.09/5

VITSVITS

Free
Natierlech 3.4/5
Genauegkeet 4.0/5
Geschwindegkeet 4.8/5
Allgemeng 4.0/5

OrpheusOrpheus

Standard
Natierlech 4.3/5
Genauegkeet 4.1/5
Geschwindegkeet 3.5/5
Allgemeng 4.0/5

OpenVoiceOpenVoice

Premium
Natierlech 4.0/5
Genauegkeet 4.1/5
Geschwindegkeet 3.9/5
Allgemeng 4.0/5

IndexTTS-2IndexTTS-2

Standard
Natierlech 4.3/5
Genauegkeet 4.1/5
Geschwindegkeet 3.2/5
Allgemeng 3.91/5

Spark TTSSpark TTS

Standard
Natierlech 4.2/5
Genauegkeet 4.0/5
Geschwindegkeet 3.4/5
Allgemeng 3.9/5

Parler TTSParler TTS

Standard
Natierlech 4.1/5
Genauegkeet 3.9/5
Geschwindegkeet 3.4/5
Allgemeng 3.83/5

Tortoise TTSTortoise TTS

Premium
Natierlech 4.6/5
Genauegkeet 4.4/5
Geschwindegkeet 1.8/5
Allgemeng 3.7/5

BarkBark

Standard
Natierlech 4.2/5
Genauegkeet 3.8/5
Geschwindegkeet 2.5/5
Allgemeng 3.57/5

Lëscht vu Methodologien

Testaufbau

  • Hardware: 4x NVIDIA Tesla P40 (24GB VRAM all), 96GB am Ganzen
  • Testtext: 5 Standardiséiert Passagen, déi verschidde Sproochmusteren ofdecken (Narrativ, Dialog, technesch, emotional, multilingual)
  • Bewäertung: D'Automatiséiert Metriken (MOS Estimatioun, WER, RTF) kombinéiert mat mënschleche Liesversich
  • Ausféierungen: All 10 Minutte gëtt en Test gefouert, fir d'Scoren ze evaluéieren.

Kritär vun der Bewäertung

  • Natierlechkeet (40%): Emotion, Emotioun, Emotioun, Emotioun, Emotioun, Emotioun, Emotioun, Emotioun, Emotioun, Emotioun.
  • Genauegkeet (30%): Aussproochkorrektur, Wuertfehlerquote, Verständlechkeet
  • Geschwindegkeet (30%): Echtzäitfaktor (Audiosekonnen / Generéierungssekonnen). Héich = méi séier.
  • Gesamt: Duerchschnëttlech Gewiicht: 0,4 x Natierlechkeet + 0,3 x Genauegkeet + 0,3 x Geschwindegkeet

Notiz: Benchmarks reflektéieren d'Performance op eiser spezifescher Hardware an Testtexter. D'Realweltqualitéit kann ofhängeg vum Inputtext, der Sprooch an der Stëmmauswiel variéieren. D'Community-Bewäertungen bidden e komplementäre Signal baséiert op verschiddener realer Benotzung.

Häufig gestallte Froen

D'TTS Arena ass eng Leaderboard déi AI Text-to-Speech Modeller rangéiert baséiert op offiziellen Benchmark Testen an Community Bewäertungen. Verglach Modeller, lauschtert Proben un, an stimmt fir déi, déi Iech am Beschten héieren.

Mir maachen op all Modell standardiséiert Teste mat de selwechte Textpassagen, Hardware an Evaluatiounskritären. D'Scores decken d'Naturalitéit (wéi mënschlech et kléngt), d'Genauegkeet (Aussprooch a Verständlechkeet) an d'Geschwindegkeet (Generéierungszäit). All Teste benotzen eise GPU-Server mat NVIDIA Tesla P40 GPUen.

Ja! Klickt op d'Stären nieft engem Modell fir et vun 1 bis 5 ze bewäerten. Dir musst ugemellt sinn fir ze stëmmen. Är Bewäertung dréit zum Duerchschnëtt vun der Gemeinschaft op der Leaderboard bäi. Dir kënnt Är Bewäertung all Moment änneren.

Gitt en Text an, wielt zwee Modeller aus a klickt op Vergläichen. Beide Modeller generéieren Sprooch aus dem selwechte Text gläichzäiteg. Héiert Iech béid un a wielt deen, deen Iech besser kléngt. Dëse blinde Verglach hëlleft Iech, dat bescht Modell fir Är spezifesch Bedierfnesser ze fannen.

Natierlechkeet misst wéi mënschlech d' Sprooch kléngt (Prosodie, Intonatioun, Rhythmus). Genauegkeet misst d' Aussproochkorrektur a Verständlechkeet. Geschwindegkeet misst wéi séier de Modell Audio relativ zu Echtzäit generéiert. Gesamt ass e gewichtete Duerchschnëtt vun allen Metriken.

Modeller ouni Benchmarkwäerter sinn entweder nei bäigefüügt a waarden op Testen, oder si brauchen eng speziell Konfiguratioun (wéi z. B. gated access tokens) déi nach net fäerdeg ass. Community Ratings sinn nach ëmmer fir dës Modeller verfügbar.

Offiziell Benchmarks ginn aktualiséiert wann Modeller bedeitend Updates kréien oder wann nei Modeller bäigefüügt ginn. D'Community-Bewäertungen ginn an Echtzäit aktualiséiert wéi d'Benotzer stëmmen. D'Leaderboard-Donnéeë ginn fir 5 Minutten am Cache fir d'Performance gespaart.

Free Modeller (Kokoro, Piper, VITS, MeloTTS) kaschten 0 Credits. Standard Modeller kaschten 2 Credits pro 1.000 Zeichen. Premium Modeller kaschten 4 Credits pro 1.000 Zeichen an bidden normalerweis déi héchst Qualitéit oder eenzegaarteg Featuren wéi Sproochklonen.

Kokoro bitt fir déi meescht Gebrauchsfäll eng exzellent Qualitéit. Fir Stëmmen ze klonen, probéiert Chatterbox oder CosyVoice 2. Fir méisproochegen Inhalt, MeloTTS oder CosyVoice 2. Fir ausdrécklech Erzielung, Bark oder Dia. Benotzt de Verglachstool fir mat Ärem spezifesche Text ze testen.

Ja, Dir kënnt Audio vu béide Modeller generéieren a vergläichen ouni e Kont ze hunn andeems Dir gratis Modeller benotzt. Fir iwwer Modeller ze stëmmen ass e gratis Kont néideg. Fir Premium Modellvergläicher sinn Credits néideg.

Mir strewe no Objektivitéit andeems mir standardiséiert Testtexter, identisch Hardware a konsistent Evaluatiounskritären iwwer all Modeller benotze. Community-Bewäertungen bidden en zousätzlecht onofhängegt Signal. Eis Methodik ass am Abschnitt Benchmark-Methodik ënnendrënner beschriwwen.

Modeller gi primär no der offizieller Benchmark-Gesamtwäertung, duerno no der Duerchschnëttswäertung vun der Gemeinschaft als Tiebreaker rangéiert. Modeller ouni Benchmarks ginn ënner deenen mat Benchmarks rangéiert, no der Gemeinschaftswäertung.
5.0/5 (1)

Den Haaptuert ass Perpignan.

Probéiert all Modell gratis mat Kokoro, Piper, VITS oder MeloTTS. Keng Kont néideg.

Gratis anmelden Präislëscht