Značky, ktorým vybraný model rozumie — kliknutím ich umiestnite do textu tam, kde sa vyskytujú:
Tento model číta obyčajný text, takže vnorené značky sa ignorujú.Pre emócie založené na značkách prejdite na expresívny model ako Orpheus alebo Bark.
Dnes ocenený technológiou Qwen3-TTS; ďalšie expresívne modely budú k dispozícii už čoskoro.
Tento model nepodporuje štýl inštrukcie — prepnite na model, ktorý to robí (napr Qwen3-TTS).
Definovať vlastné výslovnosti (slovo = výslovnosť):
-12
+12
Ovláda expresivitu (0 = neutrálne, 1 = veľmi expresívne)
Navádzacia hmotnosť bez klasifikátora (vyššia = viac pokynov)
Popíšte štýl hlasu v prirodzenom jazyku (Parler používa tento namiesto prednastavených hlasov)
Dia Dialóg formát: Použite [S1] a [S2] značky na označenie rôznych reproduktorov. Príklad: [S1] Ahoj tam! [S2] Ahoj, ako sa máš?
Toto je prémiový hlasový model, ktorý je k dispozícii na akomkoľvek platenom pláne, ale stále si môžete pozrieť jeho hlasy zadarmo pomocou tlačidla prehrávania vedľa výberu hlasu.
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.
Najlepšie pre: Edge deployment, browser-based TTS, low-resource environments
CC BY-NC-SA 4.0 (weights, non-commercial) + Llama 3.2 Community (base)
Iba na osobné a nekomerčné použitie
Zvieratá
free
Rýchlosť
slow
Klonovanie hlasu
Nie
Jazyky
English
Max. počet znakov
1000
OuteTTS hlasy
Female 1 (Neutral)
English
VoľnýFemaleIba na osobné a nekomerčné použitie
OuteTTS TTS — Často kladené otázky
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.
Zadajte svoj e-mail, aby ste získali 15 000 znakov zadarmo a pokračovali v generovaní reči.
Nepotrebujete žiadne heslo – pošleme vám e-mail s odkazom na nastavenie hesla neskôr.
Dosiahnutý limit bezplatnej úrovne
Vytvoriť si účet zdarma a získať 15 000 bonusových znakov plus 10 000 znakov zadarmo každý mesiac, alebo si vytvoriť účet zdarma a získať 15 000 bonusových znakov plus 10 000 znakov zadarmo každý mesiac.
