การถอดเสียงพร้อมแยกผู้พูด การโคลนเสียงแบบ zero-shot และการสังเคราะห์เสียงพูดยาว — ทำงานบน Apple Silicon, Android, Windows และ Linux แบบฝังตัว ไม่ต้องใช้ API บนคลาวด์ ไม่มีการคิดเงินรายนาที และไม่มีข้อมูลออกจากอุปกรณ์
brew install speechimplementation("audio.soniqo:speech:0.0.9")
พูดเลย — Android จัดการให้: ลูปคำสั่งครบวงจรจากเสียงพูดสู่การกระทำจริงบนอุปกรณ์และคำตอบด้วยเสียง บนโทรศัพท์เครื่องเดียวด้วย RAM 1.2 GB — Silero VAD, Parakeet STT, tool call ของ FunctionGemma และ Pocket TTS
ทัวร์ไลบรารีโอเพนซอร์ส 4 นาที: ถอดความเรียลไทม์ด้วย Nemotron Streaming, เสียงสู่เสียงแบบโลคัลด้วย PersonaPlex และโคลนเสียง 48 kHz ด้วย VoxCPM2 — ทุกอย่างรันบนแล็ปท็อป
VAD → STT → LLM → TTS บนมือถือและ Mac · iPhone ~1.2 GB · S23 ~1.5 GB · เดสก์ท็อป <4 GB
ไปป์ไลน์เอเจนต์ VAD → STT → LLM → TTS ชุดเดียวกันบน iPhone, Galaxy S23 และ Mac พร้อมหน่วยความจำที่วัดจริงต่อระดับ
8 เอนจิน: โคไซน์, WER, UTMOS, RTF, RSS สูงสุด · แถวใหม่: F5-TTS, Higgs TTS 3, IndexTTS2 · ฟังเทียบเสียงอ้างอิงกับเสียงโคลนทุกภาษา
คู่ FLEURS สิบคู่ต่อภาษา: ความคล้ายผู้พูด, WER/CER, UTMOS, ความเร็วและหน่วยความจำ พร้อมเสียงให้ฟังตรวจสอบเอง
แต่ละกลุ่มครอบคลุมหลายกรณีย่อยที่ประกอบขึ้นจากคอมโพเนนต์ของ Soniqo ส่งเสียงเข้ามา แล้วได้บทสนทนา ข้อความถอด หรือเสียงที่สร้างขึ้น — แบบโลคัล เรียลไทม์
สร้างอินเตอร์เฟซที่เน้นเสียงเป็นหลัก — ตั้งแต่ speech-to-speech แบบ full-duplex ไปจนถึงไปป์ไลน์ประกอบที่ปลุกด้วยคำสั่งปลุก ทั้งหมดทำงานในเครื่อง
แปลงเสียงเป็นข้อความที่มีโครงสร้าง — สตรีมมิ่งเรียลไทม์สำหรับคำบรรยายสดและการบอกพิมพ์ การประมวลผลแบบแบตช์ความแม่นยำสูงสำหรับคลังเก็บ พร้อมการแยกผู้พูดเพื่อระบุชื่อแต่ละคน
สังเคราะห์เสียงพูดด้วยเสียงใดก็ได้ — โคลนเสียงในไม่กี่วินาที อ่านหนังสือเสียงได้นับชั่วโมง หรือสร้างพอดแคสต์หลายผู้พูด ทำงานออฟไลน์ทั้งหมด
ไปป์ไลน์กรณีใช้งานด้านบนสร้างจากโมเดลเหล่านี้ เลือกคอมโพเนนต์เพื่ออ่านสถาปัตยกรรม CLI Swift API และ benchmark ทั้งหมดทำงานบน Apple Silicon ส่วนใหญ่ทำงานบน Android และ Linux ด้วย
52 langs, RTF 0.06, 4-/8-bit
Native CoreML: 1.40% WER, 6 s model load
MLX INT5: 128K offline context, RTF 0.028
Small, medium, large-v3, and turbo exports
32× real-time on Neural Engine
120M, 25 langs, streaming partials + EOU, ~232 MB on-device
1,672 languages, 300M–7B
14 langs, INT5 default, RTF 0.015
8 langs, INT5 default, RTF 0.074
Word-level timestamps, 80 ms
Streaming with punctuation
9 langs, zero-shot cloning, bf16 / 8-bit
12 Hz codec LM, faster than real-time
48 kHz, 30 langs, voice design + cloning
Zero-shot cloning, emotion + tempo controls, RTF 1.0
99M, 31 langs, 44.1 kHz
CoreML voice cloning, TTFT 0.27s, RTF 0.59
600+ langs, NAR diffusion cloning
Hindi emotion TTS + raw reference cloning
Style markers + zero-shot cloning
Zero-shot cloning in 16 flow steps, RTF 0.57
4B conversational cloning, emotion tags, RTF 0.78
54 voices, iOS-ready, 10 langs
English, ~130 ms streaming TTFA
90-min podcasts / audiobooks
9 langs, 5 baked voices, streaming
IndexTTS2, CosyVoice, Chatterbox Flash, Qwen3-TTS ICL
Masked WeSpeaker + native PLDA/VBx, ~32 MB
Community-1 + Pyannote + Sortformer
WeSpeaker / CAM++ for ID
Silero v6.2.1, Pyannote, FireRedVAD
KWS Zipformer, 26× real-time
44.1 kHz stereo, variable-length music
Text → 30 s music, RTF 0.36
Open-Unmix + HTDemucs v4, 4 stems
DeepFilterNet3, 48 kHz real-time
Two-stream echo cancellation, 16 ms latency
Sidon denoise + dereverb → 48 kHz
48 kHz audio super-resolution