OuteTTS

OuteTTS TTS

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

ثبت نام برای حد ۵۰۰۰ کاراکتر

برای کنترل دقیق ، متن خود را در برچسبهای SSML بپیچید:

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

برچسبهایی که مدل برگزیده می‌فهمد — برای انداختن یکی در متن خود ، جایی که اتفاق می‌افتد ، کلیک کنید:

این مدل متن ساده را می‌خواند ، بنابراین برچسب‌های خطی نادیده گرفته می‌شوند. برای احساسات مبتنی بر برچسب ، به یک مدل بیانی مانند Orpheus یا Bark تغییر دهید.

تعریف تلفظ سفارشی) کلمه = تلفظ (:

-12 +12
0.5x 2.0x
آزاد با Piper, VITS, MeloTTS
صدای تولید شده شما در اینجا ظاهر خواهد شد. یک مدل را انتخاب کنید ، متن را وارد کنید ، و تولید را فشار دهید.
صدا با موفقیت تولید شد
0:00
بارگیری صدا دانلود پیوند در ۲۴ ساعت پایان می‌یابد
1- استفاده شخصی: استفاده شخصی. مجوز تجاری از $5/mo
دوست داريد TTS.ai؟ به دوستانتون بگو!

در مورد 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.

بهترین برای: Edge deployment, browser-based TTS, low-resource environments

مرور همۀ OuteTTS صداها

يه نگاهي بنداز

توسعه‌دهنده
OuteAI
مجوز
Apache 2.0
حیوان
free
سرعت
slow
شبیه‌سازی صدا
نه
زبانها
English
بیشینه نویسه‌ها
1000

OuteTTS صداها

Female 1 (Neutral)

English
آزاد Female

OuteTTS FAQ - پرسش و پاسخ

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.
← همه صداها