Parler TTS

Parler TTS TTS

Describe the voice you want in plain English and Parler generates speech matching that description.

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

Tags, die das ausgewählte Modell versteht — klicken Sie, um einen in Ihren Text zu legen, wo es passiert:

Dieses Modell liest Text, so dass Inline-Tags ignoriert werden. Für tag-basierte Emotion, wechseln Sie zu einem ausdrucksstarken Modell wie Orpheus oder Bark.

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-12 +12
0.5x 2.0x
Frei mit Piper, VITS, MeloTTS
Hier erscheint Ihr generiertes Audio. Wählen Sie ein Modell, geben Sie Text ein und klicken Sie auf Generieren.
Audio-Erzeugung erfolgreich
0:00
Audio herunterladen Download.srt Link läuft in 24h aus
Freier Dienstgrad: persönlicher Gebrauch. Kommerzielle Lizenz ab $5/mo
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Über Parler TTS

Parler TTS, developed by Hugging Face, replaces voice presets with natural-language control: instead of picking from a fixed list, you write a description such as "a warm female voice with a slight British accent, speaking slowly and clearly," and the model synthesizes speech to match. This makes it unusually flexible for creative work where you need a specific, custom voice character without recording or cloning anyone. It is an 880M-parameter transformer encoder-decoder trained on roughly 45,000 hours of speech, and it is released under the permissive Apache 2.0 license. Parler is English-focused and best suited to applications that benefit from on-demand, describable voice characteristics.

Das Beste für: Creative applications where you need custom voice characteristics

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Auf einen Blick

Entwickler
Hugging Face
Lizenz
Apache 2.0
Tierart
standard
Geschwindigkeit
medium
Klonen der Stimme
Nein
Sprachen
English
Maximale Zeichen
500

Parler TTS Stimmen

Default

English
Standard Neutral

Parler TTS TTS — FAQ

You describe it in natural language — gender, accent, pace, tone, and recording quality — and Parler generates speech matching the description. There are no preset voices to choose from.

Hugging Face. It is an 880M-parameter transformer encoder-decoder trained on around 45,000 hours of speech and released under Apache 2.0.

No. Parler generates a voice from a text description rather than from a reference recording. For cloning a specific voice, use a model like Chatterbox or GPT-SoVITS.
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