Modelos de IA de áudio grátis
Dois rankings de modelos abertos que você pode usar de graça: fala para texto (escrevem o que você diz) e texto para fala (leem o texto em voz alta). A Arena não classifica áudio, então estes vêm de dois outros rankings públicos, citados abaixo.
Teste agora Novo
Sem conta, sem pagamento. 6 tentativas por dia por visitante. Roda no Cloudflare Workers AI. Não guardamos a sua voz nem o seu texto. Não grave dados pessoais.
Fala para texto
Whisper Large v3 Turbo da OpenAI, #36 no ranking abaixo. Fale por até 30 segundos, em qualquer idioma.
Texto para fala
MeloTTS da MyShell, #27 no ranking abaixo. Até 300 caracteres.
Texto para fala em italiano, alemão e português Novo
Vozes Piper (código aberto, licença MIT), no nosso servidor de voz grátis no Hugging Face: nada para baixar, sem conta. O seu texto não é guardado. Se o servidor estiver ocupado, você pode rodar a mesma voz no seu navegador.
Até 600 caracteres. O servidor grátis acorda depois de um período parado, então a primeira tentativa pode levar cerca de 30 segundos. Rodar no navegador baixa a voz uma vez (28 a 64 MB, mais cerca de 10 MB do motor) e funciona melhor em um computador.
Estes dois são os modelos de áudio abertos que a Cloudflare roda de graça; os do topo dos rankings abaixo são melhores, mas precisam rodar no seu computador ou no Hugging Face.
Fala para texto (entrada de áudio)
Palavras transcritas corretamente (%), em inglês, o eixo começa em 90. Quanto maior, melhor. Média de 8 conjuntos de teste em inglês que todos os modelos abertos da lista têm.
O que isto mostra · Como ler
O que mostra. Os 12 modelos abertos de fala para texto que cometem menos erros em gravações em inglês: reuniões, ligações, livros lidos, fala com sotaque.
Como ler. Barra mais longa, mais palavras certas. Diferenças abaixo de meio ponto são pequenas; escolha também pelo tamanho e pela velocidade, na tabela abaixo.
| # | Modelo | Palavras erradas | Tamanho | Idiomas | Velocidade | Licença |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3 ASR 1.7B Qwen |
4.31% | 2.04 B | 52 | 836× | apache-2.0 |
| 2 | Hojo ASR V1 HojoAI |
4.33% | 5.18 B | 2 | 73× | apache-2.0 |
| 3 | higgs audio v3 stt bosonai |
4.39% | 2.68 B | 1 | 110× | apache-2.0 |
| 4 | granite speech 5.0 2b ibm-granite |
4.42% | 2.31 B | 6 | 545× | apache-2.0 |
| 5 | canary qwen 2.5b nvidia |
4.43% | 2.5 B | — | 882× | cc-by-4.0 |
| 6 | ARK ASR 3B Edge0 |
4.47% | 3.75 B | 19 | 480× | apache-2.0 |
| 7 | thewhisper large v3 turbo TheStageAI |
4.54% | 0.8 B | 28 | 1K× | cc-by-4.0 |
| 8 | ARK ASR 0.6B Edge0 |
4.56% | 1.15 B | 19 | 673× | apache-2.0 |
| 9 | granite speech 4.1 2b ibm-granite |
4.62% | 2 B | 6 | 547× | apache-2.0 |
| 10 | MOSS Transcribe Diarize OpenMOSS-Team |
4.64% | 0.91 B | 50 | 387× | apache-2.0 |
| 11 | cohere transcribe 03 2026 CohereLabs |
4.67% | 2 B | 14 | 924× | apache-2.0 |
| 12 | parakeet tdt 0.6b v2 (fast gpu asr) nvidia |
4.67% | 0.6 B | — | 17K× | cc-by-4.0 |
| 13 | granite speech 4.1 2b nar ibm-granite |
4.68% | 2 B | 5 | 2K× | apache-2.0 |
| 14 | parakeet tdt 0.6b v2 nvidia |
4.7% | 0.6 B | — | 6K× | cc-by-4.0 |
| 15 | parakeet tdt 0.6b v3 (fast gpu asr) nvidia |
4.71% | 0.6 B | 26 | 14K× | cc-by-4.0 |
| 16 | granite speech 5.0 470m turboctc nc ibm-granite |
4.84% | 0.47 B | — | 21K× | cc-by-nc-sa-4.0 não comercial |
| 17 | parakeet tdt 0.6b v3 nvidia |
4.84% | 0.6 B | 26 | 6K× | cc-by-4.0 |
| 18 | Voxtral Small 24B 2507 mistralai |
4.99% | 24 B | 8 | 101× | apache-2.0 |
| 19 | Phi 4 multimodal instruct microsoft |
5.02% | 6 B | 8 | 163× | mit |
| 20 | granite speech 5.0 470m turboctc ibm-granite |
5.03% | 0.47 B | — | 21K× | apache-2.0 |
| 21 | Qwen3 ASR 0.6B Qwen |
5.05% | 0.78 B | 52 | 750× | apache-2.0 |
| 22 | granite 4.0 1b speech ibm-granite |
5.1% | 2 B | 6 | 667× | apache-2.0 |
| 23 | Phonon 2 FermionResearch |
5.17% | 0.6 B | 1 | 2K× | cc-by-4.0 |
| 24 | nemotron speech streaming en 0.6b nvidia |
5.24% | 0.62 B | — | 1K× | nvidia-open-model-license |
| 25 | granite speech 3.3 8b ibm-granite |
5.26% | 9 B | 5 | 263× | apache-2.0 |
| 26 | Zipformer cr ctc transducer XL 290M (fast gpu asr, transducer modified beam search) soundsgoodai |
5.29% | 0.29 B | — | 22K× | cc-by-nc-4.0 não comercial |
| 27 | granite speech 3.3 2b ibm-granite |
5.36% | 3 B | 5 | 509× | apache-2.0 |
| 28 | distil large v3.5 distil-whisper |
5.4% | 0.8 B | 1 | 898× | mit |
| 29 | Voxtral Mini 3B 2507 mistralai |
5.54% | 5 B | 8 | 180× | apache-2.0 |
| 30 | VibeVoice ASR microsoft |
5.58% | 8 B | 50 | 218× | mit |
| 31 | canary 1b v2 nvidia |
5.71% | 1 B | 25 | 2K× | cc-by-4.0 |
| 32 | Fun ASR Nano 2512 FunAudioLLM |
5.74% | 0.83 B | 4 | 506× | apache-2.0 |
| 33 | whisper large v3 openai |
5.78% | 2 B | 99 | 471× | apache-2.0 |
| 34 | parakeet ctc 1.1b nvidia |
5.92% | 1.1 B | — | 5K× | cc-by-4.0 |
| 35 | owsm ctc v4 1B espnet |
6.28% | 1 B | 75 | 783× | cc-by-4.0 |
| 36 | whisper large v3 turbo openai |
6.36% | 0.8 B | 99 | 811× | mit |
| 37 | Zipformer cr ctc transducer XL 290M (fast gpu asr, ctc greedy search) soundsgoodai |
6.38% | 0.29 B | — | 24K× | cc-by-nc-4.0 não comercial |
| 38 | omniASR LLM 7B v2 |
6.4% | 7.8 B | 1676 | 130× | apache-2.0 |
| 39 | Voxtral Mini 4B Realtime 2602 mistralai |
6.46% | 4 B | 13 | 103× | apache-2.0 |
| 40 | Audio8 ASR 0.1B Edge0 |
6.95% | 0.324 B | 7 | 726× | apache-2.0 |
| 41 | niagara 84m batch.en abr-ai |
7.46% | 0.084 B | 1 | 2K× | applied-brain-research-open-license |
| 42 | nemotron 3.5 asr streaming 0.6b nvidia |
7.88% | 0.64 B | 40 | 1K× | OpenMDW-1.1 |
| 43 | niagara 38m batch.en abr-ai |
8.74% | 0.038 B | 1 | 5K× | applied-brain-research-open-license |
| 44 | omniASR CTC 7B v2 |
9.07% | 6.5 B | 1676 | 522× | apache-2.0 |
| 45 | gemma 4 E4B it |
9.51% | 7.94 B | 140 | 161× | apache-2.0 |
| 46 | niagara 19m batch.en abr-ai |
10.41% | 0.02 B | 1 | 4K× | applied-brain-research-open-license |
| 47 | gemma 4 E2B it |
11.65% | — | 140 | 191× | apache-2.0 |
| 48 | niagara 9m batch.en abr-ai |
13.49% | 0.009 B | 1 | 7K× | applied-brain-research-open-license |
| 49 | gemma 4 12B it |
20.87% | — | 140 | 106× | apache-2.0 |
Taxa de erro de palavras: a parcela de palavras que o modelo erra, quanto menor, melhor; média de 8 conjuntos de teste em inglês (AMI-Cleaned, Earnings22-Cleaned-AA-chunked, Gigaspeech-Cleaned, LS Clean, LS Other, SPGISpeech, Voice Arena Monsoon, Voxpopuli-AA-Cleaned). Velocidade: quantas vezes mais rápido que o tempo real na GPU do ranking. Fonte: Open ASR Leaderboard (Hugging Face), apenas modelos abertos; recalculamos a média nos conjuntos de teste que todos têm em comum, então a ordem pode diferir um pouco da página original.
Texto para fala (saída de áudio)
Pontuação de votos às cegas (1000 = média), o eixo começa em 950. Quanto maior, melhor. Calculada por nós a partir dos votos públicos da arena com o método Bradley-Terry, como a Arena.
O que isto mostra · Como ler
O que mostra. Os 12 modelos de voz abertos que as pessoas mais preferiram em testes de audição às cegas.
Como ler. Barra mais longa, preferido com mais frequência. 1000 é a voz média; 100 pontos a mais significa que ela vence cerca de 64% das vezes contra uma voz média.
| # | Modelo de voz | Pontuação | ± | Votos | Último voto |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | kokoro hexgrad/kokoro |
1211 | ±4 | 34K | 20 out. 2026 |
| 2 | Orpheus TTS MohamedRashad/Orpheus-TTS |
1198 | ±5 | 19K | 20 out. 2026 |
| 3 | Qwen3 TTS Voice Design Qwen/Qwen3-TTS-Voice-Design |
1189 | ±16 | 2K | 19 jun. 2026 |
| 4 | Qwen3 TTS Qwen/Qwen3-TTS |
1125 | ±8 | 8K | 20 out. 2026 |
| 5 | xtts coqui/xtts |
1114 | ±7 | 11K | 20 fev. 2026 |
| 6 | MOSS TTS OpenMOSS-Team/MOSS-TTS |
1100 | ±17 | 2K | 20 out. 2026 |
| 7 | Chatterbox ResembleAI/Chatterbox |
1099 | ±10 | 6K | 10 mar. 2026 |
| 8 | IndexTTS IndexTeam/IndexTTS |
1076 | ±16 | 2K | 15 jul. 2025 |
| 9 | MegaTTS3 ByteDance/MegaTTS3 |
1072 | ±14 | 3K | 30 nov. 2025 |
| 10 | parler tts parler-tts/parler_tts |
1058 | ±7 | 11K | 23 abr. 2025 |
| 11 | SparkTTS thunnai/SparkTTS |
1052 | ±15 | 2K | 15 jul. 2025 |
| 12 | fish speech 1 fishaudio/fish-speech-1 |
1051 | ±9 | 6K | 8 abr. 2025 |
| 13 | chatterbox turbo ResembleAI/chatterbox-turbo-demo |
1051 | ±7 | 10K | 20 out. 2026 |
| 14 | csm 1b sesame/csm-1b |
1050 | ±18 | 2K | 15 jul. 2025 |
| 15 | maskgct audio lab Svngoku/maskgct-audio-lab |
1042 | ±12 | 3K | 23 fev. 2025 |
| 16 | large parler-tts/parler_tts/large |
1041 | ±13 | 3K | 8 mar. 2025 |
| 17 | openaudio s1 mini fishaudio/openaudio-s1-mini |
1037 | ±16 | 2K | 6 fev. 2026 |
| 18 | KaniTTS nineninesix/KaniTTS |
1036 | ±29 | 639 | 27 fev. 2026 |
| 19 | llasa 3b tts srinivasbilla/llasa-3b-tts |
1031 | ±11 | 4K | 20 fev. 2026 |
| 20 | Zonos Steveeeeeeen/Zonos |
1028 | ±21 | 1K | 6 ago. 2025 |
| 21 | MetaVoice 1B v0.1 mrfakename/MetaVoice-1B-v0.1 |
1021 | ±27 | 706 | 25 out. 2024 |
| 22 | hybrid Steveeeeeeen/Zonos/hybrid |
1015 | ±18 | 2K | 9 abr. 2025 |
| 23 | llasa 8b tts srinivasbilla/llasa-8b-tts |
1015 | ±23 | 936 | 23 fev. 2025 |
| 24 | E2 F5 TTS mrfakename/E2-F5-TTS |
1001 | ±5 | 20K | 20 out. 2026 |
| 25 | MeloTTS mrfakename/MeloTTS |
1000 | ±8 | 8K | 8 mar. 2025 |
| 26 | parler tts expresso parler-tts/parler-tts-expresso |
980 | ±13 | 3K | 9 fev. 2025 |
| 27 | GPT SoVITS v2 lj1995/GPT-SoVITS-v2 |
975 | ±17 | 2K | 4 abr. 2025 |
| 28 | style tts 2 Pendrokar/style-tts-2 |
974 | ±14 | 3K | 9 fev. 2025 |
| 29 | multi parler tts PHBJT/multi_parler_tts |
973 | ±28 | 719 | 15 jul. 2025 |
| 30 | kanitts 2 en nineninesix/kanitts-2-en |
947 | ±29 | 680 | 10 mar. 2026 |
| 31 | Llasa 1B finetuned for two speakers HKUST-Audio/Llasa-1B-finetuned-for-two-speakers |
930 | ±25 | 878 | 21 mar. 2025 |
| 32 | OuteTTS 0.3 1B OuteAI/OuteTTS-0.3-1B-Demo |
896 | ±21 | 1K | 25 jan. 2025 |
| 33 | EnglishToucan Flux9665/EnglishToucan |
895 | ±26 | 814 | 16 dez. 2024 |
| 34 | OpenVoiceV2 myshell-ai/OpenVoiceV2 |
888 | ±35 | 424 | 25 out. 2024 |
| 35 | OpenVoice myshell-ai/OpenVoice |
876 | ±37 | 378 | 6 out. 2024 |
| 36 | xVASynth TTS Pendrokar/xVASynth-TTS |
860 | ±14 | 3K | 15 fev. 2026 |
| 37 | HierSpeech TTS LeeSangHoon/HierSpeech_TTS |
859 | ±22 | 1K | 5 jan. 2025 |
| 38 | WhisperSpeech collabora/WhisperSpeech |
844 | ±22 | 1K | 15 nov. 2024 |
| 39 | NoDeepMoji Pendrokar/xVASynth-TTS/NoDeepMoji |
842 | ±32 | 659 | 4 abr. 2025 |
| 40 | GPT SoVITS ProPlus lj1995/GPT-SoVITS-ProPlus |
840 | ±12 | 6K | 15 fev. 2026 |
| 41 | OuteTTS 0.2 500M ameerazam08/OuteTTS-0.2-500M-Demo |
840 | ±20 | 2K | 25 jan. 2025 |
As pessoas ouvem duas vozes lendo o mesmo texto, sem nomes, e escolhem a melhor. Fonte: TTS Spaces Arena (Pendrokar), 94K votos em modelos abertos rodando em Hugging Face Spaces; as vozes pagas na nuvem ficam de fora. Os modelos precisam de 300 votos para entrar no ranking. Muitos votos são de 2024–2025: “último voto” mostra quão recentes são os votos de cada modelo.
4 modelos com menos de 300 votos
| # | Modelo de voz | Pontuação | ± | Votos | Último voto |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | parler tts mini parler-tts/parler_tts_mini |
1125 | ±199 | 20 | 2 ago. 2024 |
| 2 | Pocket TTS NeuralFalcon/Pocket-TTS |
1115 | ±59 | 142 | 18 fev. 2026 |
| 3 | MassivelyMultilingualTTS Flux9665/MassivelyMultilingualTTS |
921 | ±58 | 153 | 25 out. 2024 |
| 4 | Text to Speech amphion/Text-to-Speech |
704 | ±115 | 43 | 11 abr. 2024 |
Vozes abertas no TTS Arena V2
O TTS Arena V2 classifica sobretudo vozes pagas; estas são as abertas que ele lista, com as pontuações dele (uma escala diferente da tabela acima). Fonte: TTS Arena V2.
| Modelo de voz | Pontuação do TTS Arena V2 | ± | Votos | Ainda na arena |
|---|---|---|---|---|
| Tontaube V1 (pre-filter-fix) | 1608 | ±205 | 4 | sim |
| Chatterbox | 1476 | ±20 | 2K | sim |
| Kokoro v1.0 | 1473 | ±23 | 1K | aposentado |
| CosyVoice 2.0 | 1443 | ±83 | 58 | aposentado |
| Maya 1 | 1406 | ±36 | 467 | aposentado |
| Tontaube V1 | 1392 | ±99 | 51 | sim |
| Fluxions Vui | 1364 | ±92 | 69 | sim |
| Veena | 1360 | ±34 | 510 | aposentado |
Sobre estes rankings
Estes rankings são mantidos por terceiros, não pela Arena nem por nós. Nenhum deles declara uma licença para reutilizar os resultados, então os mostramos com crédito e um link para o original. Dados atualizados em 20 out. 2026. Quer comparar modelos de texto? Veja o ranking dos grátis ou vote na Free Arena.
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