OuteTTS

OuteTTS TTS

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

Підписатися обмеження на 5,000 символів

Переносити ваш текст до міток SSML для точного керування:

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

Додати позначки емоцій доставки впливу (відносна підтримка model):

Ця модель читає простий текст, отже теґи вбудований буде проігноровано. Для емоцій, заснованих на мітках, перемкніться на модель експресивного вираження, на зразок Orpheus або Bark.

Визначити нетипові вимови (слово = вимова):

-12 +12
0.5x 2.0x
Вільно з Пайпером, VITS, Melotts
Тут з' явиться створений вами звуковий файл. Оберіть модель, введіть текст і натисніть кнопку Створити.
Звук успішно створено
0:00
Звантажити аудіо Звантажити. str Зв' язок закінчується через 24h
Вільний наручник: особисте використання. Комерційна ліцензія з $5/mo
У режимі низького зменшення вільного символу Отримати 200К символів щомісяця або одночасно 100К пачки за 5 доларів
Зробити це вашим власним голосом Клонувати голос за 30 секунд
Любити TTS.ai?

Про програму 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.

Найкраще для: Edge deployment, browser-based TTS, low-resource environments

Перегляд всього OuteTTS голоси

На перший погляд

Розробник
OuteAI
Ліцензія
Apache 2.0
Тір
free
Швидкість
slow
Клонування голосів
Ні
Мови
English
Макс. символи
1000

OuteTTS голоси

Female 1 (Neutral)

English
Вільно Female

OuteTTS ТЖИ · СО

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.
← Всі голоси