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.
Kani-TTS-2 by NineNineSix is an ultra-lightweight 400M-parameter text-to-speech model built on a Liquid AI LFM2 backbone with NVIDIA's NanoCodec. It runs in just 3GB of VRAM and generates roughly ten seconds of speech in about two seconds on an A100 — a real-time factor near 0.2. The current public release ships an English-only checkpoint and, unlike its predecessor, does not expose the speaker-embedding hook needed for voice cloning. Its strength is fast, low-cost English generation on modest hardware, which makes it a good fit for quick previews and high-volume English narration. It is released under Apache 2.0 and offered on the free tier.
Meilleur pour: Fast English generation on low-VRAM hardware, quick previews
It runs in just 3GB of VRAM and produces about ten seconds of speech in roughly two seconds on an A100 — a real-time factor near 0.2 — thanks to its 400M-parameter LFM2 backbone and NanoCodec.
No. The current v2 release removed the public speaker-embedding hook, so cloning is not available. For cloning, use Chatterbox, IndexTTS-2, or GPT-SoVITS.
English only. The public release ships a single English checkpoint; for non-English speech, use a model like Kokoro or MeloTTS.
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