OuteTTS

OuteTTS ТТС

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

Упиши се за ограничење 5.000 знакова

Умотајте текст у ССМЛ ознаке за прецизну контролу:

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

Означе изабрани модел разуме — кликните да га испустите у текст где се то дешава:

Овај модел чита обичан текст, па се ознаке за успостављене на линији игноришу. За емоције засноване на ознакама пребаците на изражавајући модел попут Орфеја или Барка.

Дефинишите посебне изговоре (слов = изговор):

-12 +12
0.5x 2.0x
Слободна са Пајпер, Витс, Мелоттс
Овд› је ће се појавити генерисани звук. Изаберите модел, унесите текст и кликните на Генериши.
аудио генерисано усп› јешно
0:00
Преузми аудио Преузми.рт Веза истекава за 24х
Слободни ниво: лично коришћење. Комерцијална дозвола од 5 долара/мо
Нека ово буде твој глас Клонирај глас за 30 секунди
Љубав ТТС.аи?

О 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.

Најбоље за: Edge deployment, browser-based TTS, low-resource environments

Прегледај све OuteTTS гласови

На један поглед

Програмер
OuteAI
Лиценца
Apache 2.0
Низ
free
Брзина
slow
Гласово клонирање
Не.
језици
English
Макс. знакова
1000

OuteTTS гласови

Female 1 (Neutral)

English
слободни Female

OuteTTS ТТС — честа питања

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.
← Сви гласови