OuteTTS

OuteTTS TTS

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

दर्ता गर्नुहोस् ५,००० क्यारेक्टर सीमाका लागि

सटीक नियन्त्रणका लागि SSML ट्यागमा तपाईँको पाठ बेर्नुहोस्:

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

ट्याग चयन गरिएको मोडेल बुझ्छ - यो कहाँ हुन्छ आफ्नो पाठ मा एक गिर गर्न क्लिक:

यो नमूनाले सादा पाठ पढ्दछ, त्यसैले इनलाइन ट्याग उपेक्षा गरिन्छ । ट्याग-आधारित भावनाका लागि, ओर्फिस वा बारक जस्तै अभिव्यक्तिमूलक नमूनामा स्विच गर्नुहोस् ।

अनुकूल उच्चारण परिभाषित गर्नुहोस् (शब्द = उच्चारण):

-12 +12
0.5x 2.0x
पाइपर, VITS, MeloTTS सँग निःशुल्क
तपाईँको सिर्जना गरिएको अडियो यहाँ देखा पर्नेछ । नमूना रोज्नुहोस्, पाठ प्रविष्ट गर्नुहोस्, र सिर्जना गर्नुहोस् क्लिक गर्नुहोस् ।
अडियो सफलतापूर्वक उत्पन्न भयो
0:00
अडियो डाउनलोड गर्नुहोस् डाउनलोड.srt लिङ्क २४ घण्टामा समाप्त हुन्छ
यसको प्रयोग प्राय: व्यक्तिगत रूपमा गरिन्छ। $5/mo बाट व्यावसायिक लाइसेन्स
TTS.ai प्रेम? आफ्नो साथीहरूलाई भन्नुहोस्!

यसका बारेमा 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.

यसका लागि उत्तम: Edge deployment, browser-based TTS, low-resource environments

सबै ब्राउज गर्नुहोस् OuteTTS आवाज

एक नजरमा

विकासकर्ता
OuteAI
इजाजतपत्र
Apache 2.0
टर
free
गति
slow
आवाज क्लोनिङ
होइन
भाषा
English
अधिकतम क्यारेक्टर
1000

OuteTTS आवाज

Female 1 (Neutral)

English
स्वतन्त्र Female

OuteTTS TTS - FAQ

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.
← सबै आवाज