Metinden KonuşmayaName AI ajanları Müzik Konuşmadan MetneName Ses Klonlama Ses Tasarımı Pazar yeri Daha fazla
Hata / Özellik İstek Raporu
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 karakter · Nesil başına 5000'e kayıt olun. →
Kayıt ol 5000 karakter sınırı için

Kesin kontrol için metninizi SSML etiketleri içinde sarılın:

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

Seçilmiş modeli anlayan etiketler — bir tanesini metinde olduğu yere bırakmak için tıklayınız:

Bu model sıradan metin okur, bu yüzden satır içindeki etiketler göz ardı edilir. Etiket tabanlı duygular için, Orpheus veya Bark gibi ifadesel bir modele geçin.

Özel telaffuzları tanımla (kelime = telaffuz):

-12 +12
0.5x 2.0x
Piper, VITS, MeloTTS ile ücretsiz
Oluşturduğunuz ses burada görünecek. Bir model seçin, metni girin ve Oluştur' a basın.
Ses Başarıyla Oluşturuldu
0:00
Ses İndir İndir Bağlantı 24 saat içinde sona erer
Özgür katman: kişisel kullanım. Ticari lisans ayda 5$'dan
TTS.ai'yi seviyor musunuz?

Hakkında 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.

En iyi: Edge deployment, browser-based TTS, low-resource environments

Hepsini Ara OuteTTS sesleri

Bir bakışta

Geliştirici
OuteAI
Lisans
Apache 2.0
Hayvan
free
Hız
slow
Ses klonlama
Hayır.
Dilleri
English
Maksimum karakterler
1000

OuteTTS sesleri

Female 1 (Neutral)

English
Özgür Female

OuteTTS TTS - 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.
← Tüm sesleri