Mots clés le modèle sélectionné comprend — cliquez pour en déposer un dans votre texte où il se produit:
Ce modèle lit du texte clair, donc les balises en ligne sont ignorées. Pour l'émotion basée sur les tags, passer à un modèle expressif comme Orphée ou Bark.
Mentionnée par Qwen3-TTS aujourd'hui; d'autres modèles expressifs arrivent bientôt.
Ce modèle ne prend pas en charge les instructions de style — passer à un modèle qui le fait (par exemple Qwen3-TTS).
Définir les prononciations personnalisées (mot = prononciation) :
-12
+12
Contrôle de l'expressivité (0 = neutre, 1 = très expressif)
Poids indicatif sans classificateur (plus élevé = suivi plus rapide)
Décrivez le style de la voix en langage naturel (Parler utilise ceci au lieu de voix prédéfinies)
Format de la boîte de dialogue : Utilisez les balises [S1] et [S2] pour marquer différents haut-parleurs. Exemple: [S1] Bonjour! [S2] Bonjour, comment allez-vous?
Il s'agit d'un modèle de voix premium, disponible sur n'importe quel forfait payant. Vous pouvez toujours prévisualiser ses voix gratuitement avec le bouton de lecture à côté du sélectionneur de voix.
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.
Meilleur pour: 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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