OuteTTS

OuteTTS ТТС

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

Запиши се. за 5.000 ограничувања на знаци

Опакувајте го вашиот текст во SSML ознаки за прецизна контрола:

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

Означувања на избраниот модел кои го разбира — кликнете за да го пуштите еден во вашиот текст каде што се случува:

Овој модел чита обичен текст, па значи, во редовните ознаки се игнорираат. За емоции базирани на таг, префрли се на изразителен модел како што е Орфеус или Барк.

Дефинирај ги сопствените изговори (слов = изговор):

-12 +12
0.5x 2.0x
Слободен со Пајпер, ВИТС, Мелотс
Тука ќе се појави вашиот генериран звук. Изберете модел, внесете текст и кликнете на Генерирај.
Аудио генериран успешно
0:00
Симни аудио Симнување.srt Врската истекува за 24 часа
Слободна ставка: лична употреба. Комерцијална дозвола од 5 долари/мо
Кажи им на пријателите!

За 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.

Најдобро за: Edge deployment, browser-based TTS, low-resource environments

Прелистувај ги сите OuteTTS гласови

На еден поглед

Развивач
OuteAI
Лиценца
Apache 2.0
Ниво
free
Брзина
slow
Гласовно клонирање
Не.
Јазици
English
Макс. знаци
1000

OuteTTS гласови

Female 1 (Neutral)

English
Слободен Female

OuteTTS TTS — Прашања

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.
← Сите гласови