OuteTTS

OuteTTS ТТС

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

Падпісацца Абмежаванне на 5000 знакаў

Захоўваць тэкст у тэгах SSML для дакладнага кантролю:

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

Тэгі, якія разумее выбраная мадэль - націсніце, каб перанесці іх у тэкст:

Гэтая мадэль чытае звычайны тэкст, таму ўбудаваныя тэгі ігнаруюцца. Для эмоцый, заснаваных на тэгах, пераключыцеся на мадэлі выразнасці, такія як Orpheus або Bark.

Вызначыць уласнае вымаўленне (слова = вымаўленне):

-12 +12
0.5x 2.0x
Свабодны з Piper, VITS, MeloTTS
Створаны вамі гук з' явіцца тут. Выберыце мадэль, увядзіце тэкст і націсніце Стварыць.
Аўдыё паспяхова створанаName
0:00
Сцягнуць гук Сцягнуць.srt Тэрмін дзеяння спасылкі скончыцца праз 24 гадзіны
Любіце TTS.ai? Раскажыце сваім сябрам!

Пра 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.

Лепшы для: Edge deployment, browser-based TTS, low-resource environments

Прагляд усіх OuteTTS галасы

Кароткае апісанне

Распрацоўшчык
OuteAI
Ліцэнзія
Apache 2.0
Стварыць
free
Хуткасць
slow
Клонаванне голасу
Не
Мовы
English
Найбольшая колькасць знакаў
1000

OuteTTS галасы

Female 1 (Neutral)

English
Свабодны Female

OuteTTS Частыя пытанні

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.
← Усе галасы