OuteTTS

OuteTTS TTS

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

Sa palibot sa Aïn Ouaïd. Limitahan sa 5,000 ka karakter

Ang yuta palibot sa Ssm kay medyo kabukiran.

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

Ang mga tag sa gipili nga modelo makasabut - i-klik aron ihulog ang usa sa imong teksto diin kini mahitabo:

Ang modelong kini mobasa sa yano nga teksto, busa ang mga inline tags gi-ignore. Alang sa mga tag-based nga emosyon, i-usab sa usa ka ekspresyonal nga modelo sama sa Orpheus o Bark.

Ang yuta palibot sa Cerro La Pronunciación kay lain-lain.

-12 +12
0.5x 2.0x
Sa rehiyon palibot sa Piper, mga lawis talagsaon komon.
Ang imong na-generate nga audio mopakita dinhi. Pilia ang usa ka modelo, i-type ang teksto, ug i-klik ang Genere.
Ang audio maayong natukod
0:00
I-download ang Audio Sa palibot sa Srt. Hapit nalukop sa kaumahan ang palibot sa 24H.
Sa palibot sa ‘En ‘Alam. Ang yuta palibot sa $5 Mine kay lain-lain.
Love TTS.ai? Tell your friends!

Sa palibot sa Aïn el Aïd. 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.

Sa palibot sa Best.: Edge deployment, browser-based TTS, low-resource environments

Lawak ang lahat OuteTTS Tingog

Sa palibot sa Glance.

Pag-uswag
OuteAI
Lisensiya
Apache 2.0
Tigre
free
Katulin
slow
Sa palibot sa Klondike.
Wala
Linguistics
English
Maksimum nga mga karakter
1000

OuteTTS Tingog

Female 1 (Neutral)

English
Libre Female

OuteTTS Sa palibot sa 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.
← Sa palibot sa Votos.