OuteTTS

OuteTTS TTS

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

אַרײַנשרײַבן פֿאַר 5,000 שריפֿטצײכן

איבער־פֿאַרקער דעם טעקסט אין SSML הענטלעך פֿאַר אַ פּשוטער קאָנטראָל:

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

הענטלעך װאָס דער אויסגעקליבן מאָדעל פֿאַרשטײט — קליק צו אַרײַנשרײַבן אײן אין װײַז־טעקסט װוּ עס פּאַסט זיך:

דאָס מאָדעל לייענט נאָרמאַלן טעקסט, אַזוי אַרײַנגעלייגטע הענטלעך ווערן איגנאָרירט. פֿאַר הענטלעך־באזירטע װײַב־איגנאָרירונג, װײַז צו אַ װײַז־מאָדעל װי אורפיאָ אָדער װאַרק

װײַז פֿאָרױסװײַז

-12 +12
0.5x 2.0x
פֿרײַ מיט Piper, VITS, MeloTTS
די אױדיו־טעקע װעט דאָ װײַזן זיך. קלײַב אַ מאָדעל אױס, אַרײַנשרײַב דעם טעקסט און קליק אױף אױסשרײַבן
אוודיאָ אױסגעגרײט
0:00
דאַונלאָוד אַרײַנשטעלן.srt פֿאַרבינדונג ענדיקט זיך אין 24 שעה
פרייע מדרגה: פּערזענלעכער ניצן קאָממערשעל ליסענסע פֿון $5/חודש
ליבע TTS.ai? זאָגן דיין פריינט

אױף 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.

בעסטער פֿאַר: Edge deployment, browser-based TTS, low-resource environments

בלעטער OuteTTS שריפֿטצײכן

אין אַ שריט

אַנטוויקלער
OuteAI
לינקס
Apache 2.0
װײַז
free
שאַטירונג
slow
שפּראַך
ניט
שפּראַכן
English
גרעסטע שריפֿטצײכן
1000

OuteTTS שריפֿטצײכן

Female 1 (Neutral)

English
פֿרײַ Female

OuteTTS 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.
← אַלע שפּראַכן