不赶进度、专注打磨！今天想和大家聊聊我们最新发布的 IndexTTS 2.5，支持中/英/日/西/阿五国语言零样本配音，推理速度翻倍升级，跨语言情绪还原更自然，同时也支持原声的语速控制能力，补齐上代模型短板。在AI语音合成领域，B站自研的 IndexTTS 系列一直以高情绪还原度、可落地性强著称。这次新版 IndexTTS 2.5 并没有快速迭代更新，而是团队进行了长时间、全方位的深度打磨。宁愿推迟发布，也要把速度、音质、多语种适配、情绪自然度全部优化到位，最终给大家带来更成熟、更好用的全新版本。
👉 仓库地址 (记得Star🌟)：https://github.com/index-tts/index-tts
👉 官方宣传片(求三连🎉)：https://www.bilibili.com/video/BV1uvMk6ZEdK/
👉 论文地址：https://arxiv.org/abs/2601.03888
👉 Demo展示地址：https://github.com/index-tts/index-tts2-5.github.io
为什么要做 2.5？
去年 IndexTTS 2 发布后，非常受社区小伙伴们喜爱，情感和音色解耦组合的能力，让不少创作者在有声书、视频配音场景里玩出了花。
但我们也收到了很多真实的反馈，其中最集中的两条是：
“只会中英双语不够用啊”——想让自己的声音说日语、说西语；
“好是好，就是有点慢”——实时性场景里等得着急。
这两条反馈，成了 IndexTTS 2.5 的立项初心。经过大半年的打磨，我们交出的答卷是：
🔥 跨语种情感复刻：进一步打磨情绪韵律表现与音色还原效果，整体稳定性大幅提升；
🌍 多语言升级：一站式支持中文、英语、日语、西班牙语、阿拉伯语五大语种，满足语种多样化的配音需求；
⚡ 更快更轻：对推理架构进行轻量化重构，有效提升推理运行效率；
🎙️ 灵活语速：开放语速控制能力，满足创作需求
下面和大家展开聊聊我们是怎么做的。
先站在巨人的肩膀上看看路
语音合成这两年发展很快，技术路线也几经分化。我们在报告里梳理了一张主流零样本 TTS 的技术全景图：
目前最主流的范式是：语言模型先生成承载发音和韵律的"语义 token"，再由流匹配模块还原声学细节，最后经声码器输出波形。IndexTTS 2.5 沿用了 IndexTTS 2 验证过的这条主干，把火力集中在四个关键升级点上。
升级一：多语言，难在"同一个字两种读法"
做多语言 TTS，最头疼的问题之一是跨语言共享字符。举个最典型的例子：日语里大量使用的汉字，模型看到它，到底该按中文读还是按日文读？
为了系统地回答这个问题，我们设计并公平对比了三种建模策略：
一个重要的发现是：没有银弹，三种策略各有擅长且互补。我们把完整的对比结论写进了报告，希望能给同行们做多语言系统时提供一些可直接参考的设计原则。
巧妇难为无米之炊。为了喂饱多语言模型，我们还搭了一条自动化数据管线—带事件分类的 VAD 切分（区分语音/歌唱/伴奏/噪声比例）、一体化 ASR（识别 + 说话人日志 + 标点恢复）、选择性音源分离（仅伴奏片段用 Demucs 抽人声，避免音质劣化）、基于说话人一致性与文本连贯性的片段合并（单说话人、≤25s）、音频质量 + 文本质量双重过滤。
最终我们攒下了约 15 万小时的多语言语料，外加 135 小时情感语音。
升级二 & 三：瘦身组合拳——
序列砍半 + 换个更轻的"心脏"
提速这块，我们打了套组合拳：
第一拳：语义 Codec 帧率从 50Hz 压到 25Hz。 语义 token 序列长度直接减半，训练和推理的计算量、显存占用都大幅下降，而语言信息几乎无损。
第二拳：S2M 模块主干从 U-DiT 换成 Zipformer。 参数更少、生成更快。有意思的是，主观盲测里 Zipformer 版本反而以 56% vs 40% 的偏好率赢下了更复杂的 U-DiT——大道至简。
两拳叠加，效果直接看数据（相同 A10 硬件环境）：
T2S 模块 RTF 从 0.232 降到 0.119，S2M 模块从 0.078 降到 0.017，整体提速约 2.28 倍，主观听感无可感知下降。对实时交互场景来说，这是从"能用"到"好用"的一步。
升级四：让模型自己"卷"自己——
GRPO 后训练
我们把 GRPO 强化学习引入了 T2S 模块的后训练：同一段文本让模型随机生成 4 个候选语音，用 ASR 词错误率和说话人相似度当"裁判"打分，让模型自己朝着"读得对、像本人"的方向进化。
收获是实打实的：五语言平均 WER 从 6.75% 降到 6.00%，平均说话人相似度从 73.18 升到 73.63，英、日、阿语的提升尤其明显。
效果怎么样？上数据
零样本语音克隆：在五种语言的评测中，IndexTTS 2.5 平均说话人相似度最高，但WER比4B模型Fish Audio S2 Pro略差一单，整体处于第一梯队：
注：图中仅列入五种语言均有完整结果并报告平均值的模型；带 † 的数据引用自各模型原论文，WER 越低越好，SS 越高越好
跨语言合成：用一段中文语音做参考，让同一个音色开口说英、日、西、阿语，IndexTTS 2.5 综合成绩全场最佳：
情感迁移：情感训练只用了中文和英文数据，但模型把"情绪"带到了所有语言——阿语情感测试（还是用日语 prompt 的极限设定）MOS 达到 4.18/5；在 CV3-Eval 情感零样本基准上，中文情感识别准确率 0.713，比 CosyVoice3 的 0.467 高出一大截。
多语言情感合成对比（IndexTTS 2.5 vs CosyVoice3）：
情感感知评测（CV3-Eval Emotion-ZeroShot 基准）：
简单说：你给它一段开心的中文，它能让一个西班牙语的声音同样开心。 情感，音色，语种被明显解耦了。
写在最后
从 IndexTTS 1 到 2 再到 2.5，这个系列的每一步成长都离不开社区的关注和反馈。这一次，我们希望 IndexTTS 2.5 能让"用任何声音、说任何语言、带任何情绪"这件事，离每一位创作者更近一点。也欢迎在评论区聊聊你的使用场景和建议——你们的每一条反馈，都是下一个版本的立项书。
