Mətndən Söhbətə AI Agentlər Musiqi Sənəd Səs Klonlama Səs dizaynı Marketplace Daha çox
Xəta / Xüsusiyyət İxtiyarını İdarə Et
OuteTTS

OuteTTS TTS

An LLM-based TTS that runs on CPU, GPU, or even in the browser via llama.cpp and Transformers.js.

0/500 hərflər · 5000-ə qədər qeydiyyatdan keçin →
Qeyd Et 5,000 karakter həddi

Düzgün idarə üçün mətninizi SSML lentlərinə sarılın:

<speak><prosody rate="slow">Slow speech</prosody></speak>

Seçilmiş modelin anladığı etiketlər - mətninizi mətn daxilində buraxmaq üçün basın:

Bu model sadə mətn oxuyur, buna görə də sətir içi təqvimlər nəzərə alınmır. təqvim əsaslı hisslər üçün Orpheus və ya Bark kimi ifadəli modellərə keçin.

Özəl səsləndirmələri təsvir et (söz = səsləndirmə):

-12 +12
0.5x 2.0x
Piper, VITS, MeloTTS ilə pulsuz
Yaratdığınız səs burada görünəcək. Bir model seçin, mətni daxil edin və Yarat düyməsini basın.
Audio müvəffəqiyyətlə yaradıldı
0:00
Audio endirilsin Yüklə Körpünün müddəti 24 saat ərzində başa çatır
Free tier: şəxsi istifadə üçün. $5/mo-dan ticarət lisenziyası
TTS.ai-ni sevirsiniz? Dostlarınıza deyin!

Bağlan OuteTTS

OuteTTS by OuteAI takes a language-model approach to speech: it extends an LLM with text-to-speech capability while keeping the original architecture intact, so it can run through standard LLM tooling. That gives it unusually broad backend support — llama.cpp on CPU or GPU, Hugging Face Transformers, ExLlamaV2, VLLM, and even in-browser inference via Transformers.js. It is a natural fit for edge deployment and low-resource environments where running a model client-side or on CPU matters more than raw speed. On TTS.ai it is offered on the free tier for English. Because the LLM-based pipeline is slow on long inputs, it is best used for shorter regular text rather than long-form cloning.

Ən Yaxşı: Edge deployment, browser-based TTS, low-resource environments

Hamısını Gəz OuteTTS səslər

Bir baxışda

Yaradıcı
OuteAI
Lisenziya
Apache 2.0
Tərcümə
free
Sür'ət
slow
Sesi təkrarla
No
Dillər
English
Max karakterlər
1000

OuteTTS səslər

Female 1 (Neutral)

English
Pulsuz Female

OuteTTS TTS — FAQ

Across many backends — llama.cpp (CPU or GPU), Hugging Face Transformers, ExLlamaV2, VLLM, and even directly in the browser through Transformers.js — because it preserves the underlying LLM architecture.

Its LLM-based design runs efficiently on CPU and in the browser, so it can operate client-side or on modest hardware without a dedicated GPU.

It works best on shorter inputs. The LLM-based pipeline is slow on long passages, so it is offered for regular short-to-medium TTS rather than long-form generation.
← Bütün səslər