Szöveg a beszédhez AI ügynökök Zene Beszéd szövegre Hang klónozása Hangtervezés Piactér Még
Hibajelentés / feladatkérés
OuteTTS

OuteTTS TTS

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

0/500 karakterek · Feliratkozás 5000 generációnként →
Regisztrálj! 5000 karakterhatárra

Írja be a szöveget az SSML címkékbe a pontos vezérlés érdekében:

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

A kijelölt modell tagjeiben a ~ kattintson az alábbi szövegbe:

Ez a modell egyszerű szöveget olvas, így a sorcímke figyelmen kívül marad. A tag alapú érzelem, váltson át egy expresszív modell, mint Orpheus vagy Bark.

Definiáld az egyéni kiejtéseket (szó = kiejtés):

-12 +12
0.5x 2.0x
Szabad Piper, VITS, MelotTS
A generált audio jelenik meg itt. Válasszon ki egy modellt, írja be a szöveget, és kattintson a Generate gombra.
Audio generált sikeresen
0:00
Audio letöltése Letöltés.srt A kapcsolat 24 órán belül lejár
Ingyenes szint: személyes használat. Kereskedelmi engedély 5 dollárról
Mondd el a barátaidnak!

About 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.

Legjobb: Edge deployment, browser-based TTS, low-resource environments

Összes böngészés OuteTTS hangok

Egy pillantásra

Fejlesztő
OuteAI
Jogosítvány
Apache 2.0
Tier
free
Sebesség
slow
Hang klónozása
Nem.
Nyelvek
English
Max. karakterek
1000

OuteTTS hangok

Female 1 (Neutral)

English
Ingyenes Female

OuteTTS TTS - FAQCharselect unicode block name (optional, probably does not need a translation)

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.
← Minden hang