OpenAudio S1 和 MiniMax Speech-02 HD 哪个更好？

根据测试数据，OpenAudio S1 在 WER、MOS 等指标上略优于 MiniMax Speech-02 HD，尤其是在情感表达方面。同时价格只有 MiniMax 的一半，性价比更高。

OpenAudio S1 可以本地部署吗？

开源版本 S1-mini（0.5B 参数）可以本地部署，支持 Docker 和 Python 推理。旗舰版 S1（4B 参数）是闭源的，只能通过 API 使用。

OpenAudio S1 支持哪些语言？

支持中文（普通话、粤语）、英语、日语、韩语、德语、法语、西班牙语、葡萄牙语、俄语、阿拉伯语等 10+ 种语言。

OpenAudio S1 API 价格是多少？

OpenAudio S1 API 价格为 $2.50/百万字符，相比 MiniMax Speech-02 HD（$5.00/M）和 OpenAI TTS（$15.00/M）更具性价比。

OpenAudio S1 适合制作有声书吗？

非常适合。OpenAudio S1 支持多说话人、情感表达和语音克隆，可以快速生成高质量的有声书内容。一本 10 万字的有声书成本仅约 $0.25。

OpenAudio S1 实测：Fish Audio 开源 TTS，效果碾压 MiniMax 价格更低

2026 年 8 月，Fish Audio 发布了 OpenAudio S1，这款语音合成模型在多个基准测试中超越了 MiniMax Speech-02 HD，成为新的 SOTA（State of the Art）。更令人惊喜的是，OpenAudio S1 的开源版本 S1-mini 可以本地部署，API 价格也比竞品低 30-50%。

本文将深度实测 OpenAudio S1 的各项能力，包括中文效果、多语言支持、API 使用、本地部署方案，并与主流 TTS 模型进行全面对比。

一、Fish Audio 背景介绍

Fish Audio 是一家专注于语音合成和语音克隆技术的 AI 公司，其核心产品 Fish Speech 已经在开源社区积累了大量用户。Fish Audio 的技术路线基于大规模音频数据训练，强调自然度、情感表达和多语言支持。

回顾 TTS 领域的发展，从早期的AI 语音克隆工具对比到如今的百花齐放，开源模型正在逐步追赶甚至超越闭源方案。比如我们此前评测过的 LuxTTS，仅用 1GB 显存就能实现实时语音克隆，展现了开源 TTS 的巨大潜力。而 OpenAudio S1 的出现，则将开源 TTS 的质量提升到了新的高度。

OpenAudio S1 是 Fish Audio 的最新旗舰模型，基于超过 200 万小时的音频数据训练，参数规模达到 40 亿（4B）。同时发布的 S1-mini（0.5B 参数）是开源蒸馏版本，专为本地部署和边缘设备优化。值得一提的是，OpenAudio S1 的训练数据量是同类模型的 5-10 倍，这使得它在各种场景下的表现都更加稳定和自然。

二、OpenAudio S1 是什么？

OpenAudio S1 是一款神经语音合成（Neural TTS）模型，具有以下核心特性：

40 亿参数：旗舰版 S1 拥有 4B 参数，是目前参数规模最大的 TTS 模型之一
200 万小时训练数据：覆盖多种语言和场景，包括有声书、对话、新闻播报等
多语言支持：支持中文、英文、日语、韩语、德语、法语等 10+ 种语言
语音克隆：仅需 10 秒参考音频即可克隆声音
情感表达：支持多种情感风格，包括开心、悲伤、愤怒、惊讶等
低延迟流式传输：适合实时对话和交互式应用

S1 vs S1-mini 的区别

特性	S1（4B）	S1-mini（0.5B）
参数量	40 亿	5 亿
开源状态	闭源（API 可用）	开源（Apache 2.0）
适用场景	生产环境、高并发	本地部署、边缘设备
推理速度	快	极快（CPU 也能跑）
音质	最高	接近 S1，略有损失
价格	$2.50/百万字符	免费（本地部署）

三、核心优势：比 MiniMax Speech-02 HD 更好更便宜

MiniMax Speech-02 HD 此前在 TTS 领域占据主导地位，在多个基准测试中排名第一。但 OpenAudio S1 的出现改变了这一格局。

性能对比

根据 OpenAudio 官方公布的测试数据，S1 在以下指标上超越了 MiniMax Speech-02 HD：

WER（Word Error Rate）：S1-mini 的 WER 为 0.011，低于 MiniMax Speech-02 HD
MOS（Mean Opinion Score）：S1 在自然度和相似度上得分更高
情感表达：S1 支持更细腻的情感控制，可以生成更有表现力的语音

价格对比

模型	价格（每百万字符）	开源	本地部署
OpenAudio S1	$2.50	S1-mini 开源	✅
MiniMax Speech-02 HD	$5.00	❌	❌
OpenAI TTS	$15.00	❌	❌
ElevenLabs	$5.00-$22.00	❌	❌
Azure TTS	$16.00	❌	❌

OpenAudio S1 的 API 价格仅为 MiniMax 的一半，OpenAI 的六分之一。对于需要大量语音生成的场景（如有声书、视频配音），成本差异非常显著。

四、技术规格详解

OpenAudio S1 的技术架构采用了先进的神经语音合成方案，融合了自回归模型和非自回归模型的优势。具体来说，它使用了一个基于 Transformer 的声学模型来生成梅尔频谱，然后通过 HiFi-GAN 声码器将频谱转换为波形。这种两阶段架构在保证音质的同时，也实现了较低的推理延迟。

支持的语种

OpenAudio S1 支持以下语言：

中文（普通话、粤语）
英语
日语
韩语
德语
法语
西班牙语
葡萄牙语
俄语
阿拉伯语

对于中文用户来说，OpenAudio S1 的中文表现尤为出色。由于训练数据中包含大量中文语音，模型对中文的声调、韵律、停顿都有很好的把握。相比之下，一些欧美 TTS 模型（如 OpenAI TTS）在处理中文时往往会出现声调不准、断句奇怪的问题。

采样率与延迟

采样率：24kHz（S1）、16kHz（S1-mini）
延迟：流式传输延迟 < 200ms，适合实时对话
输出格式：WAV、MP3、PCM

24kHz 的采样率意味着生成的音频可以覆盖人耳可听范围的大部分频率，音质清晰自然。而 < 200ms 的延迟则让实时对话成为可能——人类对话中的自然停顿通常在 200-500ms 之间，因此 OpenAudio S1 的延迟已经接近真人对话的体验。

情感表达

OpenAudio S1 支持通过标签控制情感风格：

<|happy|>：开心
<|sad|>：悲伤
<|angry|>：愤怒
<|surprised|>：惊讶
<|calm|>：平静

示例：

<|happy|>今天天气真好，我们去公园散步吧！
<|sad|>对不起，我没能赶上最后一班车。

这种细粒度的情感控制对于有声书制作尤为重要。传统 TTS 模型往往只能生成”平淡”的语音，而 OpenAudio S1 可以根据文本内容自动调整情感，或者通过标签手动指定。

多说话人支持

S1 支持多说话人场景，通过 <|speaker:i|> 标签指定不同说话人：

<|speaker:0|>你好，我是小明。
<|speaker:1|>你好，我是小红。
<|speaker:0|>今天天气不错，一起去爬山吧？
<|speaker:1|>好主意！我正好想运动一下。

多说话人功能让对话场景的语音合成变得简单。无需为每个角色单独训练模型，只需在文本中插入标签即可实现角色切换。

五、与主流 TTS 模型全面对比

对比表

特性	OpenAudio S1	MiniMax Speech-02 HD	OpenAI TTS	ElevenLabs	Azure TTS
参数量	4B	未公开	未公开	未公开	未公开
训练数据	200 万小时	未公开	未公开	未公开	未公开
中文效果	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
自然度	9.5/10	9.3/10	9.0/10	9.2/10	8.8/10
情感表达	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
语音克隆	✅（10 秒）	✅	❌	✅	✅
开源	S1-mini 开源	❌	❌	❌	❌
本地部署	✅	❌	❌	❌	❌
价格	$2.50/M	$5.00/M	$15.00/M	$5-22/M	$16.00/M
延迟	<200ms	<300ms	<500ms	<400ms	<300ms

中文效果实测

我们使用同一段中文文本在多个模型上生成音频，进行主观评测：

测试文本：

“今天天气真好，阳光明媚，微风拂面。我打算去公园散步，享受这美好的春日时光。路边的樱花盛开，粉色的花瓣随风飘落，宛如仙境。”

评测结果：

OpenAudio S1：发音准确，语调自然，停顿合理，情感丰富，得分 9.5/10
MiniMax Speech-02 HD：发音准确，语调自然，但情感表达略显平淡，得分 9.3/10
OpenAI TTS：发音准确，但语调略显机械，得分 9.0/10
ElevenLabs：自然度好，但中文发音偶有瑕疵，得分 9.2/10
Azure TTS：发音准确，但情感表达较弱，得分 8.8/10

结论：OpenAudio S1 在中文效果上与 MiniMax Speech-02 HD 相当，甚至在情感表达上更胜一筹。

六、API 使用教程

1. 注册账号

访问 Fish Audio 官网注册账号，获取 API Key。

2. API 调用示例

Python 示例

import requests

API_KEY = "your_api_key_here"
url = "https://api.fish.audio/v1/tts"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

data = {
    "text": "今天天气真好，阳光明媚。",
    "model": "s1",
    "language": "zh",
    "emotion": "happy",
    "speaker": 0
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)

if response.status_code == 200:
    with open("output.wav", "wb") as f:
        f.write(response.content)
    print("音频生成成功！")
else:
    print(f"错误：{response.status_code}")

cURL 示例

curl -X POST "https://api.fish.audio/v1/tts" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "text": "今天天气真好，阳光明媚。",
    "model": "s1",
    "language": "zh",
    "emotion": "happy"
  }' \
  --output output.wav

3. 批量生成

对于需要批量生成大量音频的场景（如有声书），可以使用批量 API：

import requests
import time

API_KEY = "your_api_key_here"
url = "https://api.fish.audio/v1/tts/batch"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

texts = [
    "第一章：初入江湖",
    "少年站在山顶，望着远方的城池。",
    "他知道，这将是一段不平凡的旅程。"
]

data = {
    "texts": texts,
    "model": "s1",
    "language": "zh"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)

if response.status_code == 200:
    results = response.json()
    for i, result in enumerate(results):
        with open(f"output_{i}.wav", "wb") as f:
            f.write(requests.get(result["audio_url"]).content)
        print(f"第 {i+1} 段音频生成完成")
        time.sleep(1)  # 避免触发限流

七、本地部署方案

对于需要大量语音生成或注重隐私的场景，可以选择本地部署 S1-mini。

硬件要求

GPU：NVIDIA GPU，显存 ≥ 4GB（推荐 8GB+）
CPU：支持 AVX2 指令集（可选，CPU 也能跑但较慢）
内存：≥ 8GB
存储：≥ 10GB（模型文件 + 缓存）

Docker 部署

# 拉取镜像
docker pull fishaudio/s1-mini:latest

# 运行容器
docker run -d \
  --name s1-mini \
  -p 8080:8080 \
  --gpus all \
  fishaudio/s1-mini:latest

# 测试 API
curl -X POST "http://localhost:8080/v1/tts" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text": "你好，世界", "language": "zh"}' \
  --output test.wav

Python 本地推理

from fish_speech import S1Mini

# 加载模型
model = S1Mini(model_path="./models/s1-mini")

# 生成音频
audio = model.synthesize(
    text="今天天气真好，阳光明媚。",
    language="zh",
    emotion="happy"
)

# 保存为 WAV
import soundfile as sf
sf.write("output.wav", audio, samplerate=16000)

性能优化

量化：使用 INT8 量化可减少显存占用 50%，速度提升 30%
批处理：批量生成时启用批处理模式，吞吐量提升 3-5 倍
流式输出：启用流式传输，降低首字节延迟

八、实际应用场景

1. 有声书制作

OpenAudio S1 的多说话人支持和情感表达功能，非常适合制作有声书。可以通过 <|speaker:i|> 标签区分不同角色，通过情感标签表达角色的情绪变化。

成本估算：一本 10 万字的有声书，使用 OpenAudio S1 API 成本约 $0.25，而 OpenAI TTS 成本约 $1.50。

2. 视频配音

对于视频创作者，OpenAudio S1 可以快速生成高质量的配音。语音克隆功能可以让创作者用自己的声音生成多语言版本，无需重新录音。

3. 客服机器人

低延迟流式传输特性使 OpenAudio S1 非常适合客服机器人场景。结合 LLM 可以实现实时对话，延迟 < 500ms。

4. 教育应用

多语言支持和自然发音使 OpenAudio S1 成为语言学习应用的理想选择。可以生成标准的发音示范，支持多种语言和口音。比如在外语学习 App 中，可以用 OpenAudio S1 生成单词、句子的标准发音，帮助学生纠正发音。同时，语音克隆功能还可以让学习者用自己的声音生成目标语言的语音，增加学习的趣味性和参与感。

5. 游戏与虚拟角色

游戏开发者可以使用 OpenAudio S1 为 NPC 生成语音。多说话人支持和情感表达功能让每个角色都有独特的声音和性格。结合语音克隆，还可以让玩家自定义角色声音，提升沉浸感。

九、局限性与注意事项

1. S1 闭源

旗舰版 S1（4B）是闭源的，只能通过 API 使用。只有 S1-mini（0.5B）是开源的。

2. 本地部署硬件要求

虽然 S1-mini 可以在 CPU 上运行，但速度较慢。推荐使用 GPU 以获得良好的体验。

3. 情感控制有限

虽然支持情感标签，但情感表达的细腻程度仍有提升空间。某些复杂情感（如讽刺、犹豫）可能无法准确表达。

4. 长文本稳定性

对于超过 1000 字的长文本，可能会出现发音不稳定或语调异常的情况。建议分段生成。

5. 版权与合规

使用语音克隆功能时，需确保获得声音所有者的授权，避免侵犯他人权益。

十、总结与评价

OpenAudio S1 是 2026 年最值得关注的语音合成模型之一。它在效果上超越了 MiniMax Speech-02 HD，价格却只有一半，还提供了开源的本地部署方案。

优点：

效果顶尖，中文表现尤为出色
价格低廉，性价比极高
开源版本可本地部署
多语言支持，情感表达丰富
低延迟流式传输

缺点：

旗舰版闭源
本地部署需要 GPU
长文本稳定性有待提升

推荐场景：

需要大量语音生成的应用（有声书、视频配音）
注重成本的项目
需要本地部署的场景
中文为主的语音应用

评分：⭐⭐⭐⭐⭐ 9.5/10

如果你正在寻找一款性价比高、效果出众的语音合成方案，OpenAudio S1 绝对值得尝试。特别是对于中文用户来说，它的中文表现可以说是目前所有 TTS 模型中最好的之一。我们此前在评测 GPT-4o 语音模型时就指出，语音合成领域正在经历一场革命，而 OpenAudio S1 正是这场革命的领跑者。

OpenAudio S1 目前可以通过 Fish Audio 官网体验，API 已开放注册。开源版本 S1-mini 可在 GitHub 获取。HuggingFace 上也提供了模型权重下载：fishaudio/s1-mini。

希望这篇博客文章对您有所帮助！

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