OuteTTS

OuteTTS TTS

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

Užsiregistruoti 5000 ženklų riba

Apvynioti savo tekstą BSML žymės tiksliam valdymui:

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

Žymos pasirinktas modelis supranta — spustelėkite, kad įmestų vieną į tekstą, kur tai atsitinka:

Šis modelis skaito paprastą tekstą, todėl į eilę orientuotos žymės yra ignoruojamos. Dėl įsagų pagrindu išreikštos emocijos pereikite prie tokio išraiškingo modelio kaip Orpheus arba Bark.

Apibrėžti užsakymą tarimas (žodžio = tarimas):

-12 +12
0.5x 2.0x
Laisvas su piper, VITS, meloTTS
Čia bus rodomas Jūsų sugeneruotas garsas. Pasirinkite modelį, įveskite tekstą ir spustelėkite Generuoti.
Garsas sėkmingai generuojamas
0:00
Atsiųsti garsą Atsisiųsti.srt Sąsaja baigiasi 24 val.
Laisvas lygis: asmeninis naudojimas. Komercinė licencija iš $5/mo
Mėgstu TTS.ai? Papasakok draugams!

Apie 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.

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

Naršyti viską OuteTTS balsai

Iš pirmo žvilgsnio

Programuotojas
OuteAI
Licencija
Apache 2.0
Pakopa
free
Greitis
slow
Balso klonavimas
Nr.
Kalbos
English
Daugiausia simbolių
1000

OuteTTS balsai

Female 1 (Neutral)

English
Neapmuitinama Female

OuteTTS TTS – DUK

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.
← Visi balsai