OuteTTS

OuteTTS TTS

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

Inscrivez-vous pour la limite de 5 000 caractères

Enveloppez votre texte dans des balises SSML pour un contrôle précis :

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

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.

Définir les prononciations personnalisées (mot = prononciation) :

-12 +12
0.5x 2.0x
Gratuit avec Piper, VITS, MeloTTS
Votre audio généré apparaîtra ici. Choisissez un modèle, entrez le texte et cliquez sur Générer.
Production audio réussie
0:00
Télécharger l'audio Télécharger.srt Lien expire en 24h
Niveau gratuit: usage personnel. Licence commerciale à partir de 5 $/mois
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À propos 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.

Meilleur pour: Edge deployment, browser-based TTS, low-resource environments

Tout voir OuteTTS voix

En un coup d'oeil

Développeur
OuteAI
Licence
Apache 2.0
Niveau
free
Régime
slow
Closonnage de la voix
Numéro
Langues
English
Personnages maxi
1000

OuteTTS voix

Female 1 (Neutral)

English
Gratuit Female

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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