OuteTTS

OuteTTS टीएसटी

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

ऊपर हस्ताक्षर करें 5,000 अक्षर सीमा के लिए

अस्थायी नियंत्रण के लिए एसएसएमएल टैग में अपने पाठ को लपेटें:

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

चुने गए मॉडल को समझने के लिए टैग - पर क्लिक करें जहाँ हो वहाँ किसी को छोड़ा जाए:

यह मॉडल सादा पाठ पढ़ता है, तो इनलाइन टैग नज़रअंदाज़ किया जाता है. टैग आधारित भावना के लिए, ओरे-हिक मॉडल या बारक में स्विच करता है.

मनपसंद उच्चारण पारिभाषित करें (नाम = उच्चारण):

-12 +12
0.5x 2.0x
पाइप, VITS, मेरोच के साथ मुक्त
आपका उत्पन्न ऑडियो यहाँ प्रकट होगा. कोई मॉडल चुनें, पाठ भरें, और क्लिक करें.
ऑडियो सफलतापूर्वक बनाया गया
0:00
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फ्री टाई: निजी इस्तेमाल । $5/मो से व्यावसायिक लाइसेंस
मुक्त अक्षरों पर कम चला रहा है हर महीने 200के अक्षर लाएँ — $5/मो या एक बार 100के पैक
अपनी आवाज़ इस तरह बुझाइए 30 सेकंड में एक आवाज क्लोन करें
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के बारे में 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.

के लिए उत्तम: Edge deployment, browser-based TTS, low-resource environments

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एक नज़र

डेवलपर
OuteAI
लाइसेंस
Apache 2.0
टीयर
free
गति
slow
आवाज कहीं नहीं
नहीं
भाषाएँ
English
अधिकतम अक्षर
1000

OuteTTS आवाज़

Female 1 (Neutral)

English
मुक्त Female

OuteTTS टीएस — प्रयोग कर रहा है

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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