OuteTTS

OuteTTS TTS

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

ସଦସ୍ୟତା ନିଅନ୍ତୁ 5,000 ଅକ୍ଷରରୂପ ସୀମା ପାଇଁ

ସଠିକ ନିୟନ୍ତ୍ରଣ ପାଇଁ SSML ଟ୍ୟାଗଗୁଡ଼ିକରେ ଆପଣଙ୍କର ପାଠ୍ୟକୁ ଲଗାନ୍ତୁ:

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

ବଚ୍ଛିତ ନମୁନା ବୁଝିଥିବା ସୂଚକଗୁଡ଼ିକ - ଏହା ଘଟୁଥିବା ସ୍ଥାନକୁ ଆପଣଙ୍କର ପାଠ୍ୟରେ ଗୋଟିଏ ପକାଇବା ପାଇଁ କ୍ଲିକ କରନ୍ତୁ:

ଏହି ଆକାର ସରଳ ପାଠ୍ୟ ପଢ଼େ, ତେଣୁ ଅନ୍ତର୍ନିହିତ ସୂଚକଗୁଡ଼ିକୁ ଅଣଦେଖା କରାଯାଏ। ସୂଚକ ଆଧାରିତ ଅନୁଭୂତି ପାଇଁ, ଗୋଟିଏ ଅଭିବ୍ୟକ୍ତିମୂଳକ ଆକାରକୁ ପରିବର୍ତ୍ତନ କରନ୍ତୁ ଯେପରିକି Orpheus କିମ୍ବା Bark।

ଇଚ୍ଛାରୂପୀ ଉଚ୍ଚାରଣକୁ ବର୍ଣ୍ଣନା କରନ୍ତୁ (ଶବ୍ଦ = ଉଚ୍ଚାରଣ):

-12 +12
0.5x 2.0x
Piper, VITS, MeloTTS ସହିତ ମୁକ୍ତ
ଆପଣଙ୍କର ନିର୍ମିତ ଧ୍ୱନି ଏଠାରେ ଦେଖାଯିବ। ଗୋଟିଏ ନମୂନା ବାଛନ୍ତୁ, ପାଠ୍ୟ ଭରଣ କରନ୍ତୁ, ଏବଂ ନିର୍ମାଣ କରନ୍ତୁ କ୍ଲିକ କରନ୍ତୁ।
ଧ୍ୱନି ସଫଳତାର ସହିତ ସୃଷ୍ଟି ହୋଇଛି
0:00
ଧ୍ୱନି ଆହରଣ କରନ୍ତୁ ଆହରଣ କରନ୍ତୁ ସଂଯୋଗ 24 ଘଣ୍ଟାରେ ସମୟ ସମାପ୍ତ ହୋଇଥାଏ
ମୁକ୍ତ ସ୍ତର: ବ୍ୟକ୍ତିଗତ ଉପଯୋଗ । $5/ମାସରୁ ବାଣିଜ୍ୟିକ ଲାଇସେନ୍ସ
TTS.ai କୁ ଭଲପାଆନ୍ତି? ଆପଣଙ୍କ ବନ୍ଧୁମାନଙ୍କୁ ଜଣାଇ ଦିଅନ୍ତୁ!

ବିଷୟରେ 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.

ପାଇଁ ଉତ୍ତମ: Edge deployment, browser-based TTS, low-resource environments

ସମସ୍ତଙ୍କୁ ବ୍ରାଉଜ କରନ୍ତୁ OuteTTS ଧ୍ୱନି

ଗୋଟିଏ ନଜରରେ

ବିକାଶକାରୀ
OuteAI
ଅନୁମତିପତ୍ର
Apache 2.0
ତିଆର
free
ବେଗ
slow
ଧ୍ୱନି କ୍ଲୋନିଂ
ନାମ
ଭାଷାName
English
ସର୍ବାଧିକ ଅକ୍ଷର
1000

OuteTTS ଧ୍ୱନି

Female 1 (Neutral)

English
ମୁକ୍ତ Female

OuteTTS TTS - ସାଧାରଣ ପ୍ରଶ୍ନ

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.
← ସମସ୍ତ ଧ୍ୱନି