Mots clés le modèle sélectionné comprend — cliquez pour en déposer un dans votre texte où il se produit:
Ce modèle lit du texte clair, donc les balises en ligne sont ignorées. Pour l'émotion basée sur les tags, passer à un modèle expressif comme Orphée ou Bark.
Mentionnée par Qwen3-TTS aujourd'hui; d'autres modèles expressifs arrivent bientôt.
Ce modèle ne prend pas en charge les instructions de style — passer à un modèle qui le fait (par exemple Qwen3-TTS).
Définir les prononciations personnalisées (mot = prononciation) :
-12
+12
Contrôle de l'expressivité (0 = neutre, 1 = très expressif)
Poids indicatif sans classificateur (plus élevé = suivi plus rapide)
Décrivez le style de la voix en langage naturel (Parler utilise ceci au lieu de voix prédéfinies)
Format de la boîte de dialogue : Utilisez les balises [S1] et [S2] pour marquer différents haut-parleurs. Exemple: [S1] Bonjour! [S2] Bonjour, comment allez-vous?
Il s'agit d'un modèle de voix premium, disponible sur n'importe quel forfait payant. Vous pouvez toujours prévisualiser ses voix gratuitement avec le bouton de lecture à côté du sélectionneur de voix.
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.
CC BY-NC-SA 4.0 (weights, non-commercial) + Llama 3.2 Community (base)
Usage personnel et non commercial seulement
Niveau
free
Régime
slow
Closonnage de la voix
Numéro
Langues
English
Caractères max.
1000
OuteTTS voix
Female 1 (Neutral)
English
GratuitFemaleUsage personnel et non commercial seulement
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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