Tags ang napili modelo nauunawaan — i-click upang ihulog ang isa sa iyong teksto kung saan ito ay nangyayari:
Ang modelong ito ay nagbabasa ng karaniwang teksto, kaya inline tags ay hindi pinapansin. Para sa tag-based na damdamin, lumipat sa isang makahulugang modelo tulad ng Orpheus o Bark.
Natural-language delivery cues. Pinarangalan ng Qwen3-TTS ngayon; iba pang mga masining na modelo darating sa lalong madaling panahon.
Ang modelong ito ay hindi sumusuporta sa mga tagubilin ng estilo — lumipat sa isang modelo na ginagawa (halimbawa Qwen3-TTS).
Tukuyin ang mga pasadyang mga panlapi (word = panlapi):
-12
+12
Controls katangian ng pagpapakita (0 = neutral, 1 = napaka-katangian ng pagpapakita)
Classifier-free gabay timbang (mas mataas = mas prompt-sunod)
Ipaliwanag ang estilo ng boses sa natural na wika (Parler gumagamit ito sa halip ng preset na boses)
Dia Dialog Format: Ang mga salitang ito ay maaaring isulat sa mga titik na [S1] at [S2]. Halimbawa: [S1] Hello there! [S2] Hi, how are you?
Ito ay isang premium na modelo ng boses, magagamit sa anumang bayad na plano. Maaari pa ring mag-preview ng mga boses nito nang libre sa play button sa tabi ng boses picker.
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.
Pinakamahusay para sa: Edge deployment, browser-based TTS, low-resource environments
CC BY-NC-SA 4.0 (weights, non-commercial) + Llama 3.2 Community (base)
Personal at hindi pang-komersyal na paggamit lamang
Mga hayop
free
Bilis
slow
Pag-clone ng boses
Hindi
Wika
English
Max character
1000
OuteTTS Mga boses
Female 1 (Neutral)
English
LibreFemalePersonal at hindi pang-komersyal na paggamit lamang
OuteTTS Mga katanungan at sagot
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.
Ipasok ang iyong email upang makakuha ng 15,000 libreng mga character at panatilihin ang pagbuo ng pagsasalita.
Walang kailangang password — ipapa-email sa iyo ang isang link upang magtakda ng isa mamaya.
Libreng Limita sa Antas Naabot
Ginamit mo na ang iyong 5,000 libreng araw-araw na mga character. Lumikha ng isang libreng account upang makakuha ng 15,000 bonus na mga character pati na rin ang 10,000 libreng mga character bawat buwan.
Naabot mo na ang iyong libreng limitasyon ng modelo. Mag-upgrade para sa higit pang mga character, o bumili ng isang character pack upang gamitin ang mga premium na modelo.
