OuteTTS

OuteTTS TTS

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

ਸਾਈਨ ਅੱਪ 5, 000 ਅੱਖਰ ਲਿਮਟ

ਸਹੀ ਕੰਟਰੋਲ ਲਈ SSML ਟੈਗ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਪਾਠ ਲਪੇਟੋ:

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

ਟੈਗ, ਜੋ ਕਿ ਚੁਣੇ ਮਾਡਲ ਸਮਝਦਾ ਹੈ - ਆਪਣੇ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟੈਗ ਸੁੱਟਣ ਲਈ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ, ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:

ਇਹ ਮਾਡਲ ਸਾਦਾ ਪਾਠ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇੰਲਾਈਨ ਟੈਗ ਅਣਡਿੱਠੇ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ । ਟੈਗ- ਅਧਾਰਿਤ ਈਮੋਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਮਾਡਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ Orpheus ਜਾਂ Bark ਲਈ ਬਦਲੋ ।

ਪਸੰਦੀਦਾ ਉਚਾਰਨ ਦਿਓ (ਸ਼ਬਦ = ਉਚਾਰਨ):

-12 +12
0.5x 2.0x
ਪਾਈਪਰ, VITS, MeloTTS ਨਾਲ ਮੁਫਤ
ਤੁਹਾਡਾ ਬਣਾਇਆ ਆਡੀਓ ਇੱਥੇ ਵੇਖਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ । ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਚੁਣੋ, ਪਾਠ ਦਿਓ ਅਤੇ ਬਣਾਓ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ ।
ਆਡੀਓ ਸਫਲਤਾਪੂਰਕ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ
0:00
ਆਡੀਓ ਡਾਊਨਲੋਡ .srt ਡਾਊਨਲੋਡ ਲਿੰਕ 24 ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਖਤਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ
ਮੁਫਤ ਪੱਧਰ: ਨਿੱਜੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ। $5/ਮਹੀਨੇ ਤੋਂ ਵਪਾਰਕ ਲਾਇਸੈਂਸ
TTS.ai ਪਸੰਦ ਹੈ? ਆਪਣੇ ਦੋਸਤਾਂ ਨੂੰ ਦੱਸੋ!

ਬਾਰੇ 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.

ਇਸ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ: Edge deployment, browser-based TTS, low-resource environments

ਸਭ ਝਲਕ OuteTTS ਆਵਾਜ਼ਾਂ

ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ

ਡਿਵੈਲਪਰ
OuteAI
ਲਾਈਸੈਂਸ
Apache 2.0
ਟੀਅਰ
free
ਗਤੀ
slow
ਬੋਲੀ ਕਲੋਨਿੰਗ
ਕੋਈ ਨਹੀਂ
ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ
English
ਵੱਧੋ- ਵੱਧ ਅੱਖਰ
1000

OuteTTS ਆਵਾਜ਼ਾਂ

Female 1 (Neutral)

English
ਮੁਫਤ Female

OuteTTS TTS - ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ

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.
← ਸਭ ਆਵਾਜ਼ਾਂ