Tags, die das ausgewählte Modell versteht — klicken Sie, um einen in Ihren Text zu legen, wo es passiert:
Dieses Modell liest Text, so dass Inline-Tags ignoriert werden. Für tag-basierte Emotion, wechseln Sie zu einem ausdrucksstarken Modell wie Orpheus oder Bark.
Natürlich-Sprache Lieferung Stichworte. Geehrt von Qwen3-TTS heute; andere ausdrucksstarke Modelle kommen bald.
Dieses Modell unterstützt keine Style-Anweisungen — wechseln Sie zu einem Modell, das es tut (z.B. Qwen3-TTS).
Kontrolliert die Expressivität (0 = neutral, 1 = sehr ausdrucksstark)
Klassifikator-freies Führungsgewicht (höher = mehr prompt folgend)
Beschreiben Sie den Sprachstil in natürlicher Sprache (Parler verwendet diese anstelle von voreingestellten Stimmen)
Dia-Dialog-Format: Verwenden Sie [S1] und [S2] Tags, um verschiedene Lautsprecher zu markieren. Beispiel: [S1] Hallo da! [S2] Hallo, wie geht es Ihnen?
Dies ist ein Premium-Stimmemodell, verfügbar auf jedem bezahlten Plan. Sie können immer noch Vorschau seiner Stimmen frei mit der Wiedergabe-Taste neben der Stimme Picker.
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.
Das Beste für: Edge deployment, browser-based TTS, low-resource environments
CC BY-NC-SA 4.0 (weights, non-commercial) + Llama 3.2 Community (base)
Nur persönliche und nicht kommerzielle Nutzung
Tierart
free
Geschwindigkeit
slow
Klonen der Stimme
Nein
Sprachen
English
Maximale Zeichen
1000
OuteTTS Stimmen
Female 1 (Neutral)
English
FreiFemaleNur persönliche und nicht kommerzielle Nutzung
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.
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