Tags, die das ausgewählte Modell versteht — klicken Sie, um einen in Ihren Text zu legen, wo es passiert:
Dieses Modell liest Text, so dass Inline-Tags ignoriert werden. Für tag-basierte Emotion, wechseln Sie zu einem ausdrucksstarken Modell wie Orpheus oder Bark.
Natürlich-Sprache Lieferung Stichworte. Geehrt von Qwen3-TTS heute; andere ausdrucksstarke Modelle kommen bald.
Dieses Modell unterstützt keine Style-Anweisungen — wechseln Sie zu einem Modell, das es tut (z.B. Qwen3-TTS).
Kontrolliert die Expressivität (0 = neutral, 1 = sehr ausdrucksstark)
Klassifikator-freies Führungsgewicht (höher = mehr prompt folgend)
Beschreiben Sie den Sprachstil in natürlicher Sprache (Parler verwendet diese anstelle von voreingestellten Stimmen)
Dia-Dialog-Format: Verwenden Sie [S1] und [S2] Tags, um verschiedene Lautsprecher zu markieren. Beispiel: [S1] Hallo da! [S2] Hallo, wie geht es Ihnen?
Dies ist ein Premium-Stimmemodell, verfügbar auf jedem bezahlten Plan. Sie können immer noch Vorschau seiner Stimmen frei mit der Wiedergabe-Taste neben der Stimme Picker.
FreyaTTS-small is a 183-million-parameter model built for one language and built well. It is a non-autoregressive conditional flow-matching diffusion transformer that reads Turkish directly at the character level — 92 symbols, no phonemizer and no grapheme-to-phoneme stage, which removes a whole class of mispronunciation that pronunciation dictionaries introduce. It generates in a frozen AudioVAE2 latent space and decodes to 48 kHz mono, more than double the sample rate of the piper Turkish voice, so the output carries treble detail that a 22 kHz model simply cannot represent. On the Freya-TR-Eval benchmark it reaches 8.0% word error rate, placing it ahead of both XTTS-v2 and F5-TTS among open sub-billion-parameter Turkish systems, and it runs fast enough for real-time use at roughly a tenth of real time.
Das Beste für: Turkish narration, voice agents, and any Turkish audio that needs high sample-rate output
It was trained from scratch on Turkish speech alone rather than adapted from a multilingual model. Specialising lets a 183M-parameter model compete with far larger multilingual systems on Turkish, but it means the model has no ability to read other languages — requests in another language are rejected rather than mispronounced.
Most open TTS models emit 22.05 kHz or 24 kHz, which caps reproducible audio at around 11-12 kHz and audibly dulls sibilants. FreyaTTS decodes to 48 kHz, the standard sample rate for video and broadcast, so its output drops into a production timeline without upsampling.
No. FreyaTTS has a single fixed speaker and does not support cloning. For a cloned Turkish voice use one of our zero-shot cloning models instead.
Many TTS systems first convert text into phonemes using a pronunciation dictionary, and anything missing from that dictionary — new words, names, loanwords — gets guessed. FreyaTTS reads the characters themselves, so Turkish spelling, which is highly regular, maps to sound without that lossy middle step.
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