OuteTTS

OuteTTS เสียง

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

ลงทะเบียน สำหรับจำกัดตัวอักษร 5,000 ตัว

หมุนข้อความของคุณในแท็ก SSML เพื่อควบคุมอย่างแม่นยำ:

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

แท็กที่โมเดลที่เลือกไว้เข้าใจ - คลิกเพื่อวางแท็กลงในข้อความของคุณที่มันเกิดขึ้น:

โมเดลนี้อ่านข้อความธรรมดา ดังนั้น แท็กในบรรทัดจะถูกละเลย สำหรับอารมณ์ที่ใช้แท็ก เปลี่ยนไปใช้โมเดลแสดงออก เช่น Orpheus หรือ Bark

ตั้งค่าการออกเสียงที่กำหนดเอง (คำ = การออกเสียง):

-12 +12
0.5x 2.0x
ใช้ฟรีกับไพเปอร์, VITS, MeloTTS
เสียงที่สร้างขึ้นจะปรากฏที่นี่ เลือกโมเดล พิมพ์ข้อความ และคลิกที่ สร้าง
สร้างเสียงสำเร็จแล้ว
0:00
ดาวน์โหลดเพลง ดาวน์โหลด ลิงก์หมดอายุใน 24 ชั่วโมง
ระดับฟรี: ใช้ส่วนตัว ใบอนุญาตเชิงพาณิชย์จาก $5/เดือน
ทำเสียงนี้เป็นเสียงของตัวเอง โคลนเสียงใน 30 วินาที
รัก TTS.ai บอกเพื่อนๆ

เกี่ยวกับ 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.

เหมาะสำหรับ: Edge deployment, browser-based TTS, low-resource environments

แสดงทั้งหมด OuteTTS เสียง

เพียงแค่มองดู

ผู้พัฒนา
OuteAI
ใบอนุญาต
Apache 2.0
สัตว์
free
ความเร็ว
slow
เสียง
ไม่มี
ภาษา
English
จำนวนตัวอักษรสูงสุด
1000

OuteTTS เสียง

Female 1 (Neutral)

English
ว่าง Female

OuteTTS คำถามที่พบบ่อย

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.
← เสียงทั้งหมด