OuteTTS

OuteTTS TTS

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

Đăng ký giới hạn 5000 ký tự

Lập vòng văn bản trong thẻ SSML để kiểm soát chính xác:

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

Thẻ mà mô hình đã chọn hiểu — nhấn để thả một trong văn bản của bạn nơi nó xảy ra:

Mô hình này đọc văn bản đơn giản, vì vậy các thẻ trong dòng sẽ bị bỏ qua. Đối với cảm xúc dựa trên thẻ, hãy chuyển sang mô hình biểu cảm như Orpheus hay Bark.

Định nghĩa cách phát âm tùy chỉnh (từ = phát âm):

-12 +12
0.5x 2.0x
Miễn phí với Piper, VITS, MeloTTS
Âm thanh đã tạo sẽ xuất hiện ở đây. Chọn một mô hình, nhập văn bản, và nhấn vào Tạo.
Âm thanh đã được tạo thành công
0:00
Tải về âm thanh Tải về Liên kết hết hạn trong 24h
Free tier: sử dụng cá nhân. Giấy phép thương mại từ $5/mo
Cảm ơn bạn đã tin tưởng TTS.ai!

Về 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.

Tốt nhất cho: Edge deployment, browser-based TTS, low-resource environments

& Xem tất cả OuteTTS giọng nói

Một cái nhìn

Nhà phát triển
OuteAI
Giấy phép
Apache 2.0
Thú
free
Tốc độ
slow
Ký âm
Không
Ngôn ngữ
English
Tối đa các ký tự
1000

OuteTTS giọng nói

Female 1 (Neutral)

English
Tự do 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.
← Tất cả giọng nói