Teksti në Fjalë Agjentët e AI Muzika Fjalë në tekst Klonimi i zërit Dizajni i zërit Marketplace Më shumë
Raporto një gabim / kërkesë për funksion
OuteTTS

OuteTTS TTS

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

0/500 gërma · Shko për 5,000 për brez. →
Regjistrohu për 5,000 karaktere

Rrotullo tekstin në etiketa SSML për kontroll të saktë:

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

Tags që modeli i zgjedhur i kupton - kliko për të vendosur një në tekstin tuaj ku ndodh:

Ky model lexon tekst të thjeshtë, kështu që etiketat e brendshme injorohen. Për emocione të bazuara në etiketa, kalo në një model shprehës si Orpheus ose Bark.

Përcakto përkthimin e personalizuar (fjalë = përkthim):

-12 +12
0.5x 2.0x
Pa pagesë me Piper, VITS, MeloTTS
Audio e gjeneruar do të shfaqet këtu. Zgjidh një model, shkruaj tekstin dhe kliko Gjenero.
Audio u krijua me sukses
0:00
Shkarko audio Shkarko.srt Lidhja skadoi për 24 orë
Niveli i lirë: përdorim personal. Liçenca komerciale nga $5/muaj
Të pëlqen TTS.ai?

Për 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.

Më i miri për: Edge deployment, browser-based TTS, low-resource environments

Shfleto gjithçka OuteTTS zëra

Me një sy

Programues
OuteAI
Liçenca
Apache 2.0
Animal
free
Shpejtësia
slow
Klonimi i zërit
Jo.
Gjuhë
English
Maksimumi i gërmave
1000

OuteTTS zëra

Female 1 (Neutral)

English
I lirë Female

OuteTTS 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.
← Të gjitha zërat