OuteTTS

OuteTTS TTS

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

Înscrie-te pentru limitele de 5000 de caractere

Întoarceți textul în etichetele SSML pentru un control precis:

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

Etichetele modelului selectat înțeleg — click pentru a lăsa unul în textul tău unde se întâmplă:

Acest model citește textul simplu, astfel încât etichetele inline sunt ignorate. Pentru emoții bazate pe tag, schimbați la un model expresiv cum ar fi Orpheus sau Bark.

Definiți pronunțiare personalizată (cuvânt = pronunție):

-12 +12
0.5x 2.0x
Gratuit cu Piper, VITS, MeloTTS
Audio generat va apărea aici. Alegeți un model, introduceți text și faceți clic pe Generați.
Audio generat cu succes
0:00
Descarcă audio Descărcare.srt Legătura expiră în 24 ore
Gratuit: utilizare personală. Licență comercială de la 5$/mo
Spune-i prietenilor tăi!

Despre 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.

Cel mai bun pentru: Edge deployment, browser-based TTS, low-resource environments

Navigați toate OuteTTS voci

La o privire

Dezvoltator
OuteAI
Licență
Apache 2.0
Nivel
free
Viteză
slow
Clonarea vocală
Nu.
Limbi
English
Caractere maxime
1000

OuteTTS voci

Female 1 (Neutral)

English
Gratuit 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.
← Toate vocile