Модельҳои матн ба сухани манбаи кушодаName

Every TTS model on our platform is open source, and most use MIT or Apache 2.0. A few models and voices are licensed for non-commercial use only and are marked 'Personal and non-commercial use only'. Use them through our hosted API, or self-host them on your own infrastructure with full control.

Манбаъи кушод Иҷозатномаи MIT Apache 2. 0 Худмуайянкунанда GitHubGenericName

Ҳоло кӯшиш кунед

Озод бо Kokoro, Piper, VITS, MeloTTS
Шумо дар ин ҷо садои эҷодшударо пайдо мекунед
Сохта шуд
0:00
Боркунӣ
Шумо TTS.ai-ро дӯст медоред? Ба дӯстонатон бигӯед!

Манбаи кушод

Чаро моделҳои манбаи кушода барои лоиҳаҳои шумо муҳиманд

Ҳамаи манбаи кушод

Ҳар як модел дар TTS.ai манбаи кушод аст, ва ҳар як саҳифаи модел иҷозатномаи худро нишон медиҳад. Ҳеҷ қуттиҳои сиёҳи моликият ва ҳеҷ фурӯшандаи қулф дар.

Иҷозатномаи манбаи кушод

Most models are licensed under MIT or Apache 2.0. A few use other licenses, and models or voices licensed for non-commercial use are marked "Personal and non-commercial use only".

Худмуайянкунанда

Боркунии ҳар як намуна ва иҷрои он дар сахтафзори худ. Идоракунии пурраи додаҳо, интизорӣ ва инфрасохтор. Не зарурати вобастагии абр.

Барқарорсозии GPU

Намунаҳо барои GPU-ҳои NVIDIA бо пуштибонии CUDA оптимизатсия шудаанд. Piper танҳо дар CPU кор мекунад. Бисёре аз намунаҳо барои натиҷагирии самаранок 2-8 ГБ VRAM лозиманд.

Мудири ҷамъият

Ин моделҳо аз ҷониби ҷомеаҳои фаъоли сарчашмаи кушода нигоҳ дошта ва такмил дода мешаванд. Ҳамкориҳо пазируфта мешаванд — хатогиҳо, такмилдиҳиҳо ва овозҳои нав дар GitHub фиристода мешаванд.

Иҷозатномаи тиҷоратӣ дастрас аст

Барномаи пардохтшаванда аз $5/моҳа иҷозатномаи тиҷоратиро барои он чизе, ки шумо эҷод мекунед, бе ягон ҳаққи муаллифӣ ё пардохти истифодабарӣ дорад; дараҷаи ройгон барои истифодаи шахсӣ мебошад. Моделҳо ва овозҳо бо нишони "фақат истифодаи шахсӣ ва ғайри тиҷоратӣ" истисно карда мешаванд.

Каталоги моделҳои кушодаи мо

Ҳар як намуна, иҷозатномаи он ва он чӣ беҳтарин аст

KokoroKokoro

Free

Lightweight 82M parameter model delivering studio-quality speech with blazing-fast inference.

& Тасвирот 5/5

Беҳтарин барои: Apache 2. 0 — беҳтарин сифати модели озод, 82M параметрҳо, осон барои худ- хостинг

Кӯшиш кунед Kokoro

PiperPiper

Free

A fast, local neural text to speech system optimized for Raspberry Pi and embedded devices.

& Тасвирот 3/5

Беҳтарин барои: MIT — танҳо CPU, барои дастгоҳҳои периферӣ ва худи соҳибони дарунсохт комил аст

Кӯшиш кунед Piper

VITSVITS

Free

Conditional variational autoencoder with adversarial learning for end-to-end text-to-speech.

& Тасвирот 3/5

Беҳтарин барои: MIT — сохтори асосӣ, ки аз ҷониби бисёр моделҳои поёнӣ истифода мешавад

Кӯшиш кунед VITS

BarkBark

Standard

Transformer-based text-to-audio model that generates realistic speech, music, and sound effects.

Замон 4/5

Беҳтарин барои: MIT — қобилияти беназир барои эҷоди садо аз TTS-и стандартӣ

Кӯшиш кунед Bark

Tortoise TTSTortoise TTS

Premium

Multi-voice text-to-speech focused on quality with autoregressive architecture.

Замон 5/5 Тасвири овоз

Беҳтарин барои: Apache 2. 0 - сифати максималӣ, васеъ омӯхташудаи татбиқи истинод

Кӯшиш кунед Tortoise TTS

OpenVoiceOpenVoice

Premium

Instant voice cloning with granular control over style, emotion, and accent.

Миёна 4/5 Тасвири овоз

Беҳтарин барои: MIT — нусхаи овози манбаи кушода бо назорати услуби гранулӣ

Кӯшиш кунед OpenVoice

Чӣ тавр истифода бурдани TTS- и манбаи кушода

Истифодаи API-и мо ё худи шумо иҷро кардани намунаҳо

1

Таҳқиқи моделҳои манбаи кушода

Баррасии каталоги мо бо 20+ моделҳои TTS-и манбаи кушода. Ҳар як саҳифаи модел иҷозатнома, меъморӣ, қобилияти ва талаботи худи хостингро нишон медиҳад.

2

Дар браузери худ кӯшиш кунед

Санҷиши ҳар як намунаи бевосита дар TTS.ai бе насб кардани ягон чизе. Серверҳои GPU-и мо коркарди онро идора мекунанд, то шумо сифати онро пеш аз худи худи худ муайян кунед.

3

Худ- соҳиб ё истифодаи API- и мо

Тасвири нусхаи репозитория аз GitHub ва иҷрои маҳаллӣ, ё истифодаи API-и мо барои истеҳсолот. Худ-хостинг назорати пурра медиҳад; API-и мо инфрасохтори идорашавандаро таъмин мекунад.

4

Сохтани барномаи худ

ТТС- ро бо истифодаи моделҳои худи соҳиб ё API- и REST- и мо ба маҳсулоти худ пайваст кунед. Аввал ҳар як иҷозатномаи моделро тафтиш кунед: якчанд моделҳо ва овозҳо танҳо барои истифодаи ғайри тиҷоратӣ мебошанд.

Муқоисаи иҷозатномаҳо

Лицензияи ҳар як намуна дар TTS.ai

& Намуна Иҷозатнома Истифодаи тиҷоратӣ Тағйирот Худкор Атрибут
Kokoro Apache 2.0 Дархостӣ
Piper MIT муҳаррик; иҷозатномаҳои овоз фарқ мекунанд Танҳо баъзе овозҳо & Интихоби тоза кардан
VITS MIT & Интихоби тоза кардан
MeloTTS MIT & Интихоби тоза кардан
Chatterbox MIT & Интихоби тоза кардан
Tortoise TTS Apache 2.0 Дархостӣ
StyleTTS 2 MIT & Интихоби тоза кардан
OpenVoice MIT & Интихоби тоза кардан
Sesame CSM Apache 2.0 Дархостӣ
Orpheus Llama 3.2 "Built with Llama"
Spark TTS CC BY-NC-SA 4.0 Танҳо барои истифодаи шахсӣ ва ғайрикоммерсӣ Дархостӣ
OuteTTS CC BY-NC-SA 4.0 Танҳо барои истифодаи шахсӣ ва ғайрикоммерсӣ Дархостӣ

Мудири худкор ва мудири API

Худ иҷро кардани намунаҳо ё ба мо иҷозат диҳед, ки бо инфрасохтор кор кунем

Худкоркунии соҳиб дар сахтафзори шумо

Ҳар як намуна дар TTS.ai ҳамчун лоиҳаи манбаи кушод дар GitHub ё Hugging Face дастрас аст. Вазнҳоро зеркашӣ кунед, вобастагиро насб кунед ва баррасиро дар GPU-ҳои худ иҷро кунед. Шумо назорати пурраи интизорӣ, махфият ва андозагирии худро доред.

  • Махфияти пурраи маълумот — садо ҳеҷ гоҳ сервери шуморо тарк намекунад
  • Бе хароҷоти дархост баъди танзимоти аввала
  • Танзимоти оддӣ барои маълумоти худ
  • Дастгоҳи GPU лозим аст (NVIDIA тавсия дода мешавад)
  • Шумо бо навсозиҳо, андоза ва вобастагиҳо идора мекунед

Истифодаи TTS.ai API- и соҳиб

Даромади фаврӣ ба ҳамаи 20+ моделҳо тавассути як API-и REST. Мо таъминоти GPU, навсозии модел, идоракунии навбат ва андозагирии онро идора мекунем. Як калиди API ба шумо дастрасӣ ба ҳар як моделро медиҳад - зарурати идоракунии ҷойгиркуниҳои алоҳида нест.

  • Ягон сахтафзор барои GPU лозим нест
  • Ҳамаи 20+ намунаҳо тавассути як API
  • Навсозии худкори намуна ва беҳтаркунӣ
  • 99. 9% вақти корӣ бо инфрасохтори зиёдатӣ
  • Танҳо барои он чизе ки истифода мекунед, пардохт кунед

Оғози тез: API ё худи соҳиб

Истифодаи API-и мо ё насб кардани Kokoro дар якчанд дақиқа

Интихоби 1: TTS.ai API- и соҳиб Беҳтарин
import requests

response = requests.post("https://api.tts.ai/v1/tts", json={
    "text": "Open source TTS with a simple API.",
    "model": "kokoro",
    "voice": "af_heart",
    "format": "wav"
}, headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"})

with open("output.wav", "wb") as f:
    f.write(response.content)
Интихоби 2: худкор бо pip Идоракунии пурра
# Install Kokoro locally
pip install kokoro

# Generate speech on your own GPU
import kokoro

pipeline = kokoro.KPipeline(lang_code="a")
generator = pipeline("Hello from your own server!", voice="af_heart")
for i, (gs, ps, audio) in enumerate(generator):
    kokoro.save(audio, f"output_{i}.wav")

Манбаъи кушод, нархгузории дастрас

API-и мо TTS-и кушодро дастрас мекунад, ки бе идоракунии GPU-ҳо дастрас аст.

Сатҳи озод

$0

15 кредитҳо ҳангоми бақайдгирӣ

  • 4 моделҳои кушодаи озод
  • Барои истифодаи асосӣ қайд кардан лозим нест
  • Истифодаи шахсӣ, ғайрикоммерсиалӣ

Оғозкунанда

$9

500, 000 аломат/ моҳ

  • Ҳамаи 20+ моделҳои манбаи кушода
  • Тасвири овоз
  • Дастрасии API

Про

$29

2,000,000 аломат/ моҳ

  • Пешрафти GPU
  • Ҳамаи намунаҳои Premium
  • Пуштибонии корпоративӣ
Намоиши нархгузории пурра

Саволҳои пурсидашаванда

Саволҳои маъмул дар бораи матни кушодаи сухан

Ҳар як модел дар TTS.ai манбаи кушод аст ва аксарият MIT ё Apache 2.0-ро истифода мебаранд. Баъзеҳо дигар иҷозатномаҳоро истифода мебаранд, аз ҷумла баъзе иҷозатномаҳо барои истифодаи ғайри тиҷоратӣ, ки дар интихобкунандаи овоз "фақат истифодаи шахсӣ ва ғайри тиҷоратӣ" нишон дода шудаанд. Ҳар як саҳифаи модел иҷозатномаи худро дар бар мегирад.

Ҳар ду иҷозатномаҳои кушодаи сарчашмаҳои кушода мебошанд, ки истифодаи тиҷоратиро, тағйирдиҳӣ ва такроркуниро иҷозат медиҳанд. Apache 2. 0 иҷозатномаҳои патентӣ илова мекунад ва талаб мекунад, ки агар шумо рамзро тағйир диҳед, тағйиротҳоро муайян кунед. MIT оддӣтар аст ва талаботҳо камтар аст. Ҳар ду барои тиҷорат мувофиқанд.

Ҳар як модел метавонад худи

Талаботҳо вобаста ба модел фарқ мекунанд. Piper ба GPU ниёз надорад (танҳо ба CPU). Kokoro ва MeloTTS ба 1-2 ГБ VRAM ниёз доранд. Бисёре аз моделҳои стандартӣ ба 4 ГБ VRAM ниёз доранд. Tortoise ва Sesame CSM ба 8 ГБ ниёз доранд. NVIDIA RTX 3060 (12 ГБ) метавонад аксари моделҳоро ба осонӣ иҷро кунад.

Да. Лицензияҳои манбаи кушод тағйиротро, аз ҷумла танзимотро иҷозат медиҳанд. Намунаҳои монанди GPT-SoVITS ва Bark скриптҳои танзимотро пешниҳод мекунанд. Шумо метавонед намунаҳоро бо додаҳои овозии худ барои эҷоди овозҳои оддӣ ё беҳтар кардани иҷроиш барои забонҳои мушаххас таълим диҳед.

Модельҳои беҳтарини кушодаи сарчашма (Kokoro, StyleTTS 2, Chatterbox) ҳоло хидматҳои тиҷоратиро ба монанди ElevenLabs ва Google TTS дар нишондиҳандаҳои сифат баробар мекунанд ё аз онҳо боло мераванд. Хусусияти асосии хидматҳои тиҷоратӣ ин идоракунии инфрасохтор ва дастгирӣ, на сифати аудио мебошад.

Баъзеҳо хориҷ карда шуданд: XTTS/XTTS-v2 (Coqui's CPML, ғайрикоммерсиалӣ), F5-TTS (CC-BY-NC, ғайрикоммерсиалӣ) ва Higgs-v2 (Бозон Лицензия, маҳдудкунанда). Баъзе моделҳои боқимонда ва овозҳо, ба монанди Spark TTS, OuteTTS ва аксари овозҳои Piper, танҳо барои истифодаи ғайрикоммерсиалӣ иҷозат дода шудаанд; онҳо дар интихобкунандаи овоз "фақат истифодаи шахсӣ ва ғайрикоммерсиалӣ" нишон дода шудаанд, бинобар ин барои лоиҳаҳои тиҷоратӣ овози дигарро истифода баред.

Бале. Бисёре аз моделҳо саҳми ҷомеаро тавассути GitHub қабул мекунанд. Шумо метавонед гузоришҳои хатогиҳо, сабти овоз барои забонҳои нав, такмилдиҳии код ва ҳуҷҷатҳоро фиристед. Барои дастурҳои саҳм ва масъалаҳои фаъол репозиторияи GitHub-и ҳар як моделро тафтиш кунед.

Боркунии моделҳо дар вақти талабот ва боркунии онҳо дар вақти хомӯшӣ барои тақсимоти хотираи GPU. Сервери GPU-и мо 20+ моделро дар 4x Tesla P40 (96GB VRAM-и умумӣ) бо истифода аз боркунии динамикӣ иҷро мекунад. Барои худи хостинг, як GPU-и 24GB метавонад 3-5 моделро якҷоя хизмат расонад.

Бисёр моделҳо тасвирҳои расмии Docker ё файлҳои Dockerfiles-ро пешниҳод мекунанд. Барои иҷрои бисёр моделҳо, шумо метавонед танзимоти Docker-и оддиро бо NVIDIA Container Toolkit барои дастрасии GPU сохта метавонед. Архитектураи сервери API-и мо метавонад ҳамчун татбиқи истинод хизмат кунад.

Бисёре аз моделҳо Python 3.10-3.12-ро талаб мекунанд. Coqui TTS (VITS) махсусан Python 3.11-ро талаб мекунад. Мо Python 3.12-ро барои бисёре аз моделҳо тавсия медиҳем. Барои созишмандии дурусти версияи ҳар як модел requirements.txt-ро тафтиш кунед.

If you self-host, mostly yes: MIT and Apache 2.0 licenses explicitly allow commercial use, and most models here use them, so you can build SaaS products, mobile apps, games and services with no licensing fees or royalties. Check the license on each model page first, because a few models and voices are non-commercial. Audio generated on TTS.ai itself follows your plan: personal use on the free tier, commercial use on any paid plan.
5.0/5 (1)

Чӣ чизро метавонем беҳтар кунем? Бозгашти шумо ба мо дар ислоҳи мушкилиҳо кӯмак мекунад.

Имрӯз озмоиши TTS- и кушодаи манбаъ

20+ моделҳои кушодаи сарчашма, ҳар яке бо иҷозатномаи худ дар рӯйхат. API-и моро ё худи соҳибро истифода баред, интихоби шумост.