OuteTTS

OuteTTS ТТС

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

Запиши се. за 5000 ограничаване на знака

Опаковка на вашия текст в SSML тагове за точен контрол:

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

Етикети избрания модел разбира — кликнете за да пуснете един в вашия текст, където се случва:

Този модел чете обикновен текст, така че в линия тагове се пренебрегват. За емоции, базирани на таг, превключете на експресивен модел като Orpheus или Bark.

Определяне на своите изговори (слово = произношение):

-12 +12
0.5x 2.0x
Без пари с Пайпър, ВИТС, Мелотс
Тук ще се появи генерираното ви аудио. Изберете модел, въведете текст и кликнете върху Генериране.
Аудио генерирано успешно
0:00
Изтегляне на аудиото Сваляне.rt. Връзката изтича след 24 часа
Безплатен ступенят: лично използване. Търговска лиценз от $5/мо
Обичай ТТСай, кажи на приятелите си!

За 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.

Най-добро за: Edge deployment, browser-based TTS, low-resource environments

Преглед на всички OuteTTS гласове

На един поглед.

Разработчик
OuteAI
Лиценз
CC BY-NC-SA 4.0 (weights, non-commercial) + Llama 3.2 Community (base)
Само за лично и нетърговско ползване
Ниво на равнището
free
Скорост
slow
Гласово клониране
Не.
Езици
English
Макс. символи
1000

OuteTTS гласове

Female 1 (Neutral)

English
Безплатен Female Само за лично и нетърговско ползване

OuteTTS TTS — Често задавани въпроси

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.
← Всички гласове.