ليکنه وينا ته استازي موسیقي غږيز ليکنه غږ نقلول غږ سازونه بازار نور
کړاو راپورول / د ځانتيا غوښتنه
OuteTTS

OuteTTS ټي ټي اېس

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

0/500 لوښه · د هر نسل لپاره د 5,000 لپاره نوم لیکنه وکړئ →
ننوتل د 5,000 لوښه حد

د دقیق کنټرول لپاره په SSML نښانونو خپل متن واچوئ:

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

توري د ټاکل شوي ماډل پوهیږي - کلیک وکړئ چې ستاسو په متن کې یو راښکته کړئ چیرې چې دا پیښیږي:

دا ماډل لوستل ساده متن، نو inline نښانونه په پام کې نه نيول کيږي. د نښان پر بنسټ احساس، د يو څرګند ماډل لکه Orpheus يا Bark بدل.

دوديزه لوستنه پېژندل (ويې = لوستنه):

-12 +12
0.5x 2.0x
د پيپر، VITS، MeloTTS سره وړيا
ستاسو توليد شوي غږيز به دلته ښکاره شي. يو ماډل وټاکئ، ليکنه وليکﺉ، او توليد کېکاږﺉ.
غږ په برياليتوب سره جوړ شو
0:00
غږيز رالېښنې .srt ډاونلوډ تړنه په 24h کې پای ته رسیږي
وړیا طبقه: شخصي کارولو. د $ 5 / mo څخه سوداګریز جواز
TTS.ai مینه؟ خپل ملګرو ته ووایاست!

په اړه 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.

غوره د: Edge deployment, browser-based TTS, low-resource environments

ټول لټول OuteTTS غږونه

په يوه کتنه کې

جوړوونکی
OuteAI
منښتليک
Apache 2.0
:د پاڼې نوم
free
چټکتيا
slow
غږ کلونول
نه
ژبې
English
ټولوجګه لوښه
1000

OuteTTS غږونه

Female 1 (Neutral)

English
وړیا Female

OuteTTS د پوښتنو ځوابول

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.
← ټول غږونه