Les meilleurs modèles TTS open source en 2025 : guide complet et comparatif

La synthèse vocale a connu une révolution ces dernières années grâce aux modèles d’IA. Les meilleurs modèles TTS open source ne sont plus de simples outils expérimentaux réservés aux laboratoires de recherche ou curieux : ils sont désormais utilisés dans des applications concrètes comme les assistants virtuels, l’accessibilité numérique, la création de contenus audio, la formation en ligne ou encore les jeux vidéo.

En 2025, l’essor des modèles open source permet à de plus en plus de développeurs, entreprises et créateurs indépendants de disposer d’une alternative crédible aux solutions propriétaires et payantes. Les solutions payantes comme ElevenLabs, Amazon Polly ou encore Google Cloud Text-to-Speech sont performantes et disposent de plusieurs fonctionnalités utiles. En revanche leurs tarifs sont élevés et certaines fonctionnalités sont parfois absentes. Pour un usage intensif ou une intégration, le coût d’usage est souvent rédhibitoire. Ajoutez à cela, l’absence de certaines fonctionnalités spécifiques, langues, contrôle précis des emotions … pourquoi payer, lorsqu’on peut obtenir un ou des modèles open source gratuitement ?

Les modèles de text-to-speech open source offrent une flexibilité totale, une personnalisation avancée et surtout une indépendance vis-à-vis de plateformes fermées. Comme leurs alternatives payantes, certaines fonctionnalités seront absentes sur un modèles données. Cependant comme ils sont gratuits, rien ne vous empêche d’utiliser plusieurs modèles en fonction de vos besoins. Le principal défaut des modèles TTS open source, c’est qu’il est difficile de s’y retrouver. Dans ce guide, nous faisons le point sur l’univers des meilleurs modèles TTS open source en 2025. Nous présenterons leur histoire, leurs points forts, leurs limites, ainsi que les critères pour bien choisir la ou les solutions adaptées à vos besoins.

Qu’est-ce que le TTS open source ?

Le terme Text-to-Speech (TTS) désigne la technologie qui permet de transformer un texte écrit en voix synthétique. Concrètement, il s’agit de passer d’une suite de caractères à un signal audio qui imite la parole humaine.

On distingue deux concepts proches :

• Text-to-Speech (TTS) : la conversion vise à produire une voix aussi naturelle et intelligible que possible, utilisée pour les assistants vocaux, la lecture d’articles ou encore la génération de dialogues.
• Text-to-Audio (TTA) : plus large, ce terme inclut aussi la génération d’effets sonores, d’alertes ou même de musique à partir d’un texte.

Les modèles TTS open source reposent aujourd’hui sur des architectures de deep learning. Parmi les plus utilisées, on retrouve Coqui TTS, XTTS-v2, Chatterbox, VITS, le très récent Higgs Audio V2 ou encore les modèles hybrides récents basés sur des techniques de diffusion. Ces approches permettent de reproduire non seulement les mots, mais aussi l’intonation, la prosodie et parfois même l’émotion. Les derniers modèles ont beaucoup évolués sur ces points.

Choisir un modèle TTS open source présente plusieurs avantages :

• Liberté d’utilisation et de modification.
• Possibilité de déploiement en local pour préserver la confidentialité des données.
• Coûts réduits par rapport aux API propriétaires facturées à l’usage.
• Large communauté qui améliore, adapte et corrige les modèles.

Comme pour tout projets open source, il faudra cependant faire attention aux licences.

L’histoire et l’évolution des modèles TTS open source

L’histoire des meilleurs modèles TTS open source commence avec Mozilla TTS, une initiative née au sein de Mozilla pour démocratiser la synthèse vocale. Ce projet a posé les bases de ce que deviendra Coqui AI, une startup créée par des anciens de Mozilla comme Eren Gölge, Josh Meyer, Kelly Davis et Reuben Morais.

Coqui AI s’est rapidement imposée comme une référence avec son framework Coqui TTS, reconnu pour sa qualité de voix et surtout pour sa fonctionnalité de clonage vocal. Avec seulement 3 à 10 secondes d’audio, il était possible de créer un clone numérique réaliste d’une voix.

Mais en décembre 2024, coup de tonnerre : Coqui AI annonce sa fermeture faute d’un modèle économique viable. Leurs services SaaS payants sont coupés, laissant de nombreux utilisateurs dans l’incertitude. Ce fut un choc dans l’écosystème de la synthèse vocale, comparable à la fermeture d’un acteur majeur dans le domaine du cloud.

Heureusement, la communauté open source a repris le flambeau. L’Idiap Research Institute a forké le dépôt original et poursuit aujourd’hui activement le développement. Désormais, plusieurs canaux existent :

• coqui-ai/TTS : le dépôt original, aujourd’hui non maintenu (pas de XTTS-v2).
• idiap/coqui-ai-TTS : le fork communautaire en évolution qui intègre le modèle le plus performant XTTS-v2.
• Le package coqui-tts sur PyPI, mis à jour régulièrement.

Alors que XTTS-v2 s’est forgé une solide réputation sur le Web, un nouveau venu rebat les cartes : Higgs Audio V2. Publié en open source par Boson AI en août 2025. Le fichier safetensors fait 11,5 Gb, il faudra donc une carte graphique avec 16 Go de VRAM, idéalement 24 Go. Cela en fait le plus grand modèle disponible en open source. Les fonctionnalités ? Elles sont nombreuses : emotions, clonage de voix, bruitages, musique, chant, multi-speaker, traduction en temps réel et autres. C’est le modèle le plus prometteur du moment.

Parallèlement, de nouveaux acteurs ont émergé avec des modèles plus spécialisés :

• Chatterbox, une alternative open source qui rivalise directement avec ElevenLabs, mais se limite à l’anglais pour le moment.
• MeloTTS (MyShell.ai), léger et optimisé pour tourner sur un simple CPU. 6 langues et des fichiers audio de qualité.
• OpenVoice v2, qui mise sur le clonage vocal instantané.
• Kokoro, un modèle compact et ultra-rapide, disponible également sur Hugging Face.
• ChatTTS et Dia, pensés pour la génération de dialogues.

Cette diversité illustre la vitalité de l’écosystème : même après la disparition d’un acteur majeur, les modèles TTS open source continuent d’évoluer et de se multiplier.

Critères pour évaluer un modèle TTS open source

Choisir parmi les meilleurs modèles TTS open source en 2025 peut sembler complexe. Voici les principaux critères à prendre en compte :

Qualité de la voix : naturel et expressivité

Un bon modèle doit générer une voix qui ne sonne pas robotique. Il faut prêter attention à la prosodie (rythme et intonation), aux transitions entre les mots, et à la capacité à exprimer des émotions. Certains modèles comme XTTS-v2, Higgs Audio V2 ou OpenVoice v2 permettent même de transférer des styles vocaux et des émotions.

Performance et latence

Pour une utilisation en temps réel (assistants vocaux, jeux), la latence doit rester très faible. Des modèles comme Kokoro ou Chatterbox offrent une génération quasi instantanée, tandis que d’autres nécessitent des GPUs puissants pour atteindre des performances acceptables.

Support multilingue et gestion des accents

Les applications globales nécessitent des modèles capables de gérer plusieurs langues et accents. MeloTTS, Higgs Audio V2 et XTTS-v2 se distinguent par leur large éventail linguistique, alors que d’autres comme ChatTTS restent limités à l’anglais et au chinois.

Fonctionnalités avancées

• Clonage vocal : essentiel pour la personnalisation, disponible avec Higgs Audio V2, Coqui TTS, OpenVoice v2 et Chatterbox.
• Dialogue multi-speakers : géré par Dia, Higgs Audio V2 et dans une moindre mesure par ChatTTS.
• Contrôle émotionnel : OpenVoice, Higgs Audio V2 et Chatterbox permettent d’ajuster l’expressivité.

Licences et usages commerciaux

Un point souvent négligé : toutes les licences open source ne permettent pas un usage commercial.

• Apache 2.0 / MIT : libre utilisation, y compris commerciale (Higgs Audio V2, Kokoro, MeloTTS, OpenVoice, Chatterbox).
• Coqui Public Model License : usage restreint au non-commercial (XTTS-v2). Toutefois, vu que la société a déposé le bilan, il y a un certain flou sur la licence.

Il est donc crucial de vérifier la licence avant d’intégrer un modèle TTS dans une application professionnelle.

Coqui TTS et XTTS-v2 – le modèle historique

S’il fallait nommer un pionnier parmi les meilleurs modèles TTS open source, ce serait Coqui TTS. Issu du travail de l’équipe Coqui AI, ce framework a marqué un tournant dans la synthèse vocale open source en rendant le clonage de voix accessible à tous.

Le modèle phare, XTTS-v2, reste l’une des solutions les plus impressionnantes disponibles aujourd’hui. Capable de cloner une voix avec seulement 6 à 10 secondes d’audio, il peut générer un discours fluide et expressif dans 17 langues. Il reproduit non seulement la voix, mais aussi le style et l’émotion du locuteur, mais uniquement via un enregistrement de référence pour l’émotion / style. Il n’est pas possible de guider l’expression dans le texte. Ce n’était pas un défaut important il y a un an, aujourd’hui c’est une fonctionnalité cruciale.

Depuis la fermeture de la société qui a créé Coqui, il est difficile de s’y retrouver. Le projet initial coqui-ai/TTS est toujours disponible sur Github, mais il n’est plus maintenu et n’intégre pas XTTS-v2. Un fork communautaire idiap/coqui-ai-TTS a été créé, il est en constante en évolution et intègre le modèle le plus performant XTTS-v2. Le package coqui-tts est également sur PyPI. XTTS-WebUI est projet python avec interface Web et intègre XTTS-v2.

Points forts

• Clonage vocal rapide et précis.
• Multilingue, 17 langues : anglais, français, espagnol, portugais, mandarin, japonais, etc.
• Expressivité : gestion des émotions (colère, joie, tristesse) mais uniquement via un enregistrement de référence ( pas d’indication textuel possible ).
• Performances : moins de 200 ms de latence sur une carte graphique haut de gamme.

Limites

• Pas de possibilité de guider les expressions via des commandes textuelles.
• Licence Coqui Public Model License : usage restreint, non-commercial. Flou sur la licence vu que la société n’existe plus.
• La société Coqui ayant fermé fin 2024, l’avenir du modèle repose entièrement sur la communauté.
• Installation complexe : nombreux utilisateurs signalent des heures de configuration avant d’obtenir un résultat satisfaisant.

Pour un projet personnel, éducatif ou expérimental, XTTS-v2 reste une référence incontournable. En revanche, pour un usage commercial, mieux vaut se tourner vers d’autres modèles libres de droits comme Higgs Audio V2, MeloTTS ou OpenVoice.

Higgs Audio V2 : le modèle TTS open source le plus expressif en 2025

Parmi les meilleurs modèles TTS open source, Higgs Audio V2 occupe une place à part. Contrairement à la majorité des frameworks de synthèse vocale, il ne se contente pas de lire un texte : il comprend le contexte émotionnel et adapte la voix en conséquence. C’est ce que ses créateurs appellent le “zero-shot expressive speech”, autrement dit la capacité à transmettre une émotion dès la première génération, sans avoir besoin d’un modèle d’émotion séparé ou d’un entraînement spécifique.

Un entraînement massif et propre

L’un des points clés de Higgs Audio est son corpus d’entraînement baptisé AudioVerse. Là où de nombreux modèles TTS reposent sur des données bruitées (sous-titres YouTube, podcasts mal annotés), Higgs Audio V2 s’appuie sur 10 millions d’heures de données filtrées et automatiquement étiquetées par des modèles internes. Chaque extrait a été enrichi de balises pour le ton, les événements sonores (rires, musique, soupirs) et la sémantique. Résultat : un jeu de données immense mais surtout propre, garantissant des performances stables même dans des scénarios complexes.

Conversations multi-speakers réalistes

Là où d’autres modèles se contentent d’alterner entre des voix clonées, Higgs Audio V2 va plus loin. Dans une conversation, les voix s’adaptent l’une à l’autre, synchronisent leurs émotions et ajustent leur énergie en temps réel. Cette capacité change la donne pour des cas d’usage comme les podcasts, les dialogues de jeux vidéo ou les assistants virtuels multi-personnages.

Longues générations et cohérence

Un problème récurrent des TTS open source est la perte de cohérence sur de longues séquences : au bout de quelques minutes, la voix change de timbre, l’intonation s’aplatit, la fluidité disparaît. Higgs Audio V2 corrige ce défaut. Grâce à un conditionnement sur audio de référence ou des instructions de prompt, il maintient une voix cohérente pendant 20 minutes et plus, sans dérive ni perte de naturel.

Une qualité sonore supérieure

Autre différence : la qualité audio. La plupart des modèles TTS open source produisent du 16 kHz, suffisant pour une écoute basique. Higgs Audio V2 génère directement en 24 kHz, offrant une clarté supérieure et une fidélité qui s’apprécie sur des casques ou enceintes de qualité. Ce détail, souvent négligé, devient crucial pour les créateurs de contenu audio professionnel.

Plus qu’un TTS, une IA conversationnelle

Construit sur une architecture proche des grands modèles de langage (LLM), Higgs Audio V2 associe un tokenizer audio qui traite à la fois la sémantique (le sens) et l’acoustique (la façon de le dire). Cette double approche lui permet de produire une voix qui n’est pas seulement correcte phonétiquement, mais qui sonne vivante.

Fonctionnalités uniques

• Chant et mélodie : capable de tenir une ligne mélodique dans une voix clonée.
• Mix voix + musique : génération simultanée de narration et de bande-son d’ambiance.
• Clonage vocal : possible avec un simple extrait audio, et même gestion multi-speaker à partir de deux clips.

En résumé, Higgs Audio V2 est probablement le modèle TTS open source le plus expressif et polyvalent de 2025. Il combine clonage vocal, expressivité émotionnelle, génération longue durée et qualité audio élevée, ouvrant la voie à des usages innovants comme les dramas audio, les podcasts automatisés, l’apprentissage des langues et les assistants vocaux incarnés.

MeloTTS – Léger et gratuit

Si vous cherchez un modèle fiable, rapide et libre d’utilisation commerciale, alors MeloTTS mérite votre attention. Développé par MyShell.ai, il reste aujourd’hui très utilisé.

Sa force ? Une prise en charge multilingue, avec des accents variés en anglais et la capacité d’alterner naturellement entre chinois et anglais dans une même phrase. Il se limite à 6 langues dont le français. Vous trouverez plus d’informations sur sa page Hugging Face.

Points forts

• Licence MIT : libre pour tous les usages, y compris commerciaux.
• Optimisé pour fonctionner en temps réel même sur CPU. Ce qui facilite son intégration sur un serveur ou une appli, et diminue également son coût en ressource.
• Multilingue, avec une gestion fluide du code-switching (mélange de langues).

Limites

• Pas de clonage vocal : la voix reste générique.
• Moins expressif que Higgs Audio V2, XTTS-v2 ou OpenVoice.

Idéal pour les applications où la rapidité et le multilingue priment : chatbots, formation en ligne, assistants vocaux internationaux.

OpenVoice v2 – le clonage vocal instantané et fidèle

Toujours chez MyShell.ai, OpenVoice v2 cible directement le clonage vocal instantané. En fournissant un court extrait audio, vous obtenez une voix synthétique fidèle au timbre original, et utilisable dans plusieurs langues.

Points forts

• Clonage cross-lingual : un échantillon en français peut générer de l’anglais, du chinois ou de l’espagnol avec la même voix.
• Contrôle : émotion, accent, rythme, pauses et intonation.
• Licence MIT : libre pour usage personnel et professionnel.

Limites

• Support linguistique plus restreint que MeloTTS.
• Les voix peuvent paraître légèrement moins naturelles.

Pour un projet nécessitant personnalisation et expressivité, OpenVoice v2 est une des meilleures options gratuites. Plus d’informations sur GitHub ou Hugging face.

Kokoro – la pépite légère et rapide

Dans la catégorie des modèles TTS open source légers, Kokoro se démarque. Avec seulement 82 millions de paramètres, il offre une qualité audio étonnamment proche de modèles bien plus lourds, tout en restant rapide et économique.

Points forts

• Modèle compact, parfait pour du déploiement edge (IoT, embarqué).
• Licence Apache 2.0 : libre pour un usage commercial.
• Génération rapide, faible consommation de ressources.

Limites

• Expressivité limitée par rapport à XTTS-v2.
• Pas de clonage vocal intégré.

Kokoro est particulièrement adapté aux applications embarquées, aux projets mobiles ou à tout scénario nécessitant une synthèse vocale rapide et peu coûteuse. Plus d’information sur la page Github ou Hugging Face.

ChatTTS et Dia – les modèles spécialisés dans le dialogue

ChatTTS

Conçu pour les applications conversationnelles, ChatTTS est entraîné sur 100 000 heures de données en anglais et chinois. Il produit une voix fluide et claire, mais reste limité en termes de langues et d’émotions.

• Points forts : spécialisation dialogues, idéal pour assistants basés sur LLM.
• Limites : anglais et chinois uniquement, expressivité restreinte, parfois instable.

Plus d’informations sur la page GitHub et Hugging Face.

Dia

Développé par Nari Labs, Dia est un modèle de 1,6 milliard de paramètres pensé pour la génération de dialogues multi-speakers. Contrairement aux autres modèles, il intègre directement des balises comme [S1] ou [S2] pour simuler une conversation.

• Points forts : gestion des dialogues et non-verbal (rires, soupirs, toux).
• Limites : anglais uniquement, voix pas toujours cohérente sans audio de référence.

Ces deux modèles sont idéaux pour des projets comme podcasts, audio dramas ou interfaces vocales interactives.

Chatterbox – l’alternative open source face à ElevenLabs ?

Développé par Resemble AI, Chatterbox a un objectif clair : rivaliser avec les solutions propriétaires comme ElevenLabs.

Ce modèle repose sur un LLaMA de 500M paramètres, entraîné sur 500 000 heures d’audio nettoyé. Résultat : une voix naturelle, expressive et stable.

Points forts

• Clonage vocal à partir d’un court extrait.
• Contrôle d’expressivité inédit (émotion plus ou moins exagérée).
• Licence MIT : libre usage commercial.
• Latence faible (≈ 200 ms).

Limites

• Les audios sont watermarkés par défaut (PerTh watermarking).
• Pour tirer le meilleur parti de l’expressivité, il faut ajuster plusieurs trois paramètres (CFG, exagération, température). Ces paramètres restent insuffisant pour un contrôle précis.

Pour un projet qui nécessite une qualité professionnelle sans coût d’API, Chatterbox s’impose comme une alternative sérieuse. Vous trouverez une démo en ligne sur Huggin Face et plus d’informations sur la page GitHub.

Tableau comparatif des meilleurs modèles TTS open source

Modèle	Licence	Clonage vocal	Langues	Latence	Usage recommandé
XTTS-v2 (Coqui)	Coqui Public License	Oui	17	~200 ms	Projets perso, expérimentation
MeloTTS	MIT	Non	Large (anglais + autres)	<300 ms CPU	Chatbots, multilingue
OpenVoice v2	MIT	Oui	Moyenne	<300 ms	Assistants personnalisés
Kokoro	Apache 2.0	Non	Anglais	<200 ms	Edge, mobile
ChatTTS	–	Non	Anglais, chinois	~400 ms	Assistants LLM
Dia	Apache 2.0	Partiel	Anglais	~400 ms	Audio dramas, jeux
Chatterbox	MIT	Oui	Anglais +	~200 ms	Narration, jeux vidéo
Higgs Audio V2	Apache 2.0	Oui	Large, multi-speakers	~200–300 ms	Podcasts, assistants vocaux expressifs, audio longue durée

Déploiement et bonnes pratiques pour utiliser un modèle TTS open source

Lancer un modèle TTS en local est une première étape, mais le déployer en production est un autre défi. Plusieurs solutions existent :

• Local : sur CPU ou GPU, idéal pour garder le contrôle et éviter les coûts récurrents.
• Docker / WSL2 : simplifie l’installation et l’isolation des environnements.
• Frameworks comme BentoML : permettent de transformer un modèle TTS en API scalable.

Points à vérifier :

• Besoins matériels (un GPU RTX 3080 suffit pour la plupart des modèles).
• Scalabilité : ajout de plusieurs serveurs pour gérer des centaines d’utilisateurs.
• Sécurité et respect des licences (Apache 2.0 et MIT = usage libre, Coqui License = restrictions).

Conclusion

En 2025, les meilleurs modèles TTS open source couvrent désormais presque tous les besoins en synthèse vocale : du multilingue léger avec MeloTTS, au clonage vocal instantané avec OpenVoice v2, en passant par la vitesse et l’efficacité de Kokoro ou la qualité professionnelle de Chatterbox.

L’arrivée de Higgs Audio V2 marque toutefois une étape décisive. Là où beaucoup de modèles peinent encore sur l’expressivité ou la cohérence des longues générations, Higgs Audio se distingue par sa gestion des émotions en zero-shot, sa capacité multi-speaker réaliste et sa qualité audio supérieure en 24 kHz. Pour des usages comme les podcasts, l’audio-drama ou les assistants vocaux expressifs, il représente une avancée majeure.

Le choix du meilleur modèle TTS open source dépendra donc de votre objectif :

• privilégier la polyglossie et la simplicité (MeloTTS),
• la personnalisation avec clonage (OpenVoice v2, Chatterbox, XTTS-v2),
• la performance embarquée (Kokoro),
• ou encore la richesse expressive et la cohérence long format (Higgs Audio V2).

Une chose est certaine : grâce à cette diversité et à l’implication de la communauté, la synthèse vocale open source n’a jamais été aussi proche d’égaler, voire de surpasser, les solutions propriétaires. Toutefois, ces projets open source nécessitent quelques connaissances techniques ou une bonne dose de curiosité. C’est le prix à payer pour obtenir des outils hautement personnalisable.

FAQ : tout savoir sur les meilleurs modèles TTS open source en 2025

Quel est le meilleur modèle TTS open source en 2025 ?

Il n’existe pas un seul « meilleur » modèle, mais plusieurs selon vos besoins. MeloTTS est idéal pour le multilingue et la simplicité, OpenVoice v2 pour le clonage vocal, Kokoro pour la vitesse et l’efficacité, Chatterbox pour une qualité proche des solutions propriétaires, et Higgs Audio V2 si vous cherchez un modèle expressif et cohérent sur le long format.

Qu’apporte Higgs Audio V2 par rapport aux autres modèles TTS ?

Higgs Audio V2 se démarque par sa gestion des émotions en zero-shot, sa capacité à générer des conversations multi-speakers naturelles, et sa qualité sonore en 24 kHz. Il est particulièrement adapté aux podcasts, assistants vocaux expressifs et contenus narratifs longs.

Peut-on cloner une voix avec un modèle TTS open source ?

Oui. XTTS-v2 (Coqui), OpenVoice v2, Chatterbox et Higgs Audio V2 permettent de cloner une voix à partir d’un court extrait audio. Certains, comme Higgs Audio, peuvent même gérer plusieurs voix dans un même dialogue.

Les modèles TTS open source sont-ils adaptés à un usage commercial ?

Cela dépend de la licence. Higgs Audio V2, MeloTTS, OpenVoice v2, Kokoro et Chatterbox sont sous licences MIT ou Apache 2.0, donc libres pour usage commercial. En revanche, XTTS-v2 est limité à un usage non commercial (Coqui Public License).

Quels sont les besoins matériels pour utiliser ces modèles ?

• CPU uniquement : MeloTTS fonctionne bien, même sans GPU.
• GPU milieu de gamme (RTX 3060–3080) : suffisant pour OpenVoice v2, Kokoro, XTTS-v2.
• GPU haut de gamme (RTX 4090 et équivalents) : recommandé pour les modèles lourds comme Higgs Audio V2 ou Chatterbox si vous ciblez le temps réel et le multi-speaker.

Quelle est la différence entre TTS open source et solutions propriétaires comme ElevenLabs ?

Les solutions propriétaires sont plus simples à utiliser et offrent une stabilité garantie via API, mais elles sont payantes et fermées. Les modèles TTS open source demandent plus d’installation et de maintenance, mais ils offrent liberté, personnalisation et confidentialité des données.

Est-ce légal d’utiliser une voix clonée avec un modèle TTS ?

Cloner une voix sans consentement peut poser des problèmes juridiques. Pour un usage personnel, cela reste toléré, mais pour une exploitation commerciale, il est essentiel d’obtenir les droits ou l’autorisation de la personne concernée.