OuteTTS

OuteTTS ТТС

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

Жазылу 5000 таңба шегі

Мәтінді SSML тегтермен тасымалдау үшін нұсқау:

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

Таңдалған үлгі түсінетін тегтер - біреуін мәтінге түсіру үшін түртіңіз:

Бұл модель қарапайым мәтін оқиды, сондықтан жол ішіндегі тегтер елеусіз қалып жатыр. Тегтерге негізделген эмоция үшін Orpheus не Bark сияқты өрнекті модельге ауысыңыз.

Өзінің дыбысын анықтау (сөз = дыбысы):

-12 +12
0.5x 2.0x
Piper, VITS, MeloTTS-пен тегінName
Бұл жерде құрылған аудио файлыңыз көрсетіледі. Үлгіні таңдап, мәтінін келтіріп, Құру дегенді басыңыз.
Аудио сәтті құрылды
0:00
Аудио жүктеп алу .srt жүктеп алу Сілтеменің мерзімі 24 сағаттан кейін аяқталады
Ұлттық құрама: Ұлттық құрама. Коммерциялық лицензия $5/ай-дан
Бұл дауысты өзіңіздің дауысыңыз қылып қойыңыз 30 секундта дауысты көшіріп алу
TTS.ai ұнады ма? Достарыңызға хабарлаңыз!

& Бұл туралы 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.

Келесіге ең қолайлы: Edge deployment, browser-based TTS, low-resource environments

Барлығын қарау OuteTTS дауыс

Бір қарапайым

Жасаушы
OuteAI
Лицензия
Apache 2.0
Түр
free
Жылдамдығы
slow
Дыбысын көшіру
Жоқ
Тілдер
English
Макс. таңбалар саны
1000

OuteTTS дауыс

Female 1 (Neutral)

English
Бос Female

OuteTTS ТТС - ЖАҚСЫ СҰРАҚТАР

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.
← Барлық дауыстар