OuteTTS

OuteTTS TTS

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

Inscríbete para el límite de 5.000 caracteres

Envuelva su texto en etiquetas SSML para un control preciso:

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

Etiquetas el modelo seleccionado entiende — haga clic para soltar uno en su texto donde sucede:

Este modelo lee texto plano, por lo que las etiquetas en línea son ignoradas. Para la emoción basada en etiquetas, cambie a un modelo expresivo como Orfeo o Bark.

Definir pronunciaciones personalizadas (palabra = pronunciación):

-12 +12
0.5x 2.0x
Libre con Piper, VITS, MeloTTS
Su audio generado aparecerá aquí. Elija un modelo, introduzca texto y haga clic en Generar.
Audio generado con éxito
0:00
Descargar audio Descargar.srt Enlace expira en 24h
Nivel libre: uso personal. Licencia comercial desde $5/mes
Haz de esto tu propia voz Clonar una voz en 30 segundos
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Acerca de 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.

Lo mejor para: Edge deployment, browser-based TTS, low-resource environments

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De un vistazo

Desarrollador
OuteAI
Licencia
Apache 2.0
Nivel
free
Velocidad
slow
Clonación de voz
No
Idiomas
English
Máx. caracteres
1000

OuteTTS voces

Female 1 (Neutral)

English
Libre Female

OuteTTS TTS — Preguntas más frecuentes

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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