მონიშნული მოდელისთვის გასაგები ჭდეები - დააწკაპუნეთ, რომ ერთი ჭდე თქვენს ტექსტში ჩააგდოთ, სადაც ის მოხდება:
ეს მოდელი კითხულობს ჩვეულებრივ ტექსტს, ამიტომ შიგნით თავსებული ჭდეები იგნორირდება. ჭდეებზე დაფუძნებული ემოციებისთვის გადადით გამოხატვის მოდელში, როგორიცაა Orpheus ან Bark.
ბუნებრივი ენის მიწოდება. დღეს Qwen3- TTS- ის მიერ აღიარებულია; სხვა გამოხატული მოდელი მალე გამოვა.
ეს მოდელი არ უჭერს მხარს სტილის ინსტრუქციებს - გადადით ისეთ მოდელში, რომელიც ამას უჭერს მხარს (მაგალითად Qwen3-TTS).
ინდივიდუალური გამოთქმების განსაზღვრა (სიტყვი = გამოთქმა):
-12
+12
კონტროლის გამოხატულობა (0 = ნეიტრალური, 1 = ძალიან გამოხატული)
კლასიფიკატორის გარეშე მართვადი წონა (უფრო მაღალი = უფრო მეტი კითხვის მიხედვით)
ხმათა სტილის აღწერა ბუნებრივ ენაზე (Parler- მა ეს გამოიყენა წინასწარ დაყენებული ხმების ნაცვლად)
Dia დიალოგის ფორმატი: გამოიყენეთ [S1] და [S2] ჭდეები სხვადასხვა მთარგმნელების დასახელებისთვის. მაგალითი: [S1] მადლობა! [S2] მადლობა, როგორ ხართ?
ეს არის პრემიუმ ხმა, რომელიც ყველა ფასიანი გეგმის ფარგლებში ხელმისაწვდომია. თქვენ კვლავ შეგიძლიათ მისი ხმათა უფასო წინასწარ ნახვა ხმათა არჩევის გვერდით არსებული ჩართვის ღილაკით.
Piper was built by the Rhasspy project to bring neural text-to-speech to edge devices that have no GPU. It pairs a VITS-style synthesizer with the Larynx pipeline and runs as a compact ~15M-parameter ONNX model directly on CPU, so synthesis happens locally with no cloud round-trip. Its strength is breadth and footprint: over 100 voices spanning 35+ languages at real-time speed on hardware as modest as a Pi 4. That makes it the practical default for home automation, accessibility readers, and offline kiosks where latency, privacy, and zero hosting cost matter more than studio polish.
საუკეთესოა: Quick previews, accessibility, and embedded applications
თავისუფალიFemaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Aivars (Latvian)
Latvian
თავისუფალიMale
Alan (UK)
English
თავისუფალიMaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Alba (UK)
English
თავისუფალიFemaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Amir (Persian)
fa
თავისუფალიMaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Amy (US)
English
თავისუფალიFemaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Anna (Hungarian)
Hungarian
თავისუფალიFemaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Antton (Basque)
Basque
თავისუფალიMaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Artur (Slovenian)
Slovenian
თავისუფალიMale
Berfin (Kurdish)
Kurdish
თავისუფალიFemaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
DFKI (Turkish)
Turkish
თავისუფალიNeutralმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Darkman (Polish)
Polish
თავისუფალიMaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Denis (Russian)
Russian
თავისუფალიMaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Dutch (MLS)
Dutch
თავისუფალიNeutral
Edon (Albanian)
Albanian
თავისუფალიMaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Eva (German)
German
თავისუფალიFemale
Faber (Portuguese)
Portuguese
თავისუფალიMaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Fasih (Urdu)
Urdu
თავისუფალიMaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Google (Nepali)
Nepali
თავისუფალიNeutralმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Gor (Armenian)
hy
თავისუფალიMale
Gwryw (Welsh)
cy
თავისუფალიMaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Harri (Finnish)
Finnish
თავისუფალიMaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Huayan (Chinese)
Chinese
თავისუფალიFemaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Issai (Kazakh)
Kazakh
თავისუფალიNeutral
Jenny (UK)
English
თავისუფალიFemaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Jirka (Czech)
Czech
თავისუფალიMaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Joe (US)
English
თავისუფალიMaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Kareem (Arabic)
Arabic
თავისუფალიMaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Lada (Ukrainian)
Ukrainian
თავისუფალიFemale
Lanfrica (Swahili)
Swahili
თავისუფალიNeutralმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Lessac (US)
English
თავისუფალიMaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Lili (Slovak)
Slovak
თავისუფალიFemaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Maider (Basque)
Basque
თავისუფალიFemaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Marylux (Luxembourgish)
lb
თავისუფალიFemaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Mihai (Romanian)
Romanian
თავისუფალიMaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
NST (Swedish)
Swedish
თავისუფალიNeutral
Natia (Georgian)
Georgian
თავისუფალიFemaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
News (Indonesian)
Indonesian
თავისუფალიNeutralმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Ona (Catalan)
ca
თავისუფალიFemaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Rapunzelina (Greek)
Greek
თავისუფალიFemaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Rdh (Dutch, Flemish)
Dutch
თავისუფალიMale
Riccardo (Italian)
Italian
თავისუფალიMale
Ryan (US)
English
თავისუფალიMaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Salka (Icelandic)
Icelandic
თავისუფალიFemale
Serbian Institute
Serbian
თავისუფალიNeutralმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Sharvard (Spanish)
Spanish
თავისუფალიMaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Siwis (French)
French
თავისუფალიFemaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Tale (Danish)
Danish
თავისუფალიNeutralმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Tale (Norwegian)
Norwegian
თავისუფალიNeutralმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Thorsten (German)
German
თავისუფალიMaleმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
VIVOS (Vietnamese)
Vietnamese
თავისუფალიNeutralმხოლოდ პირადი და არაკომერციული გამოყენება
Piper TTS - ხშირად დასმული კითხვები
No. Piper is CPU-only by design and uses 0 VRAM — it runs offline on embedded hardware like a Raspberry Pi 4 in real time, which is exactly what it was built for.
Only some voices. The Piper engine is MIT licensed, but each voice carries the license of the recordings it was trained on, and most Piper voices were trained on or fine-tuned from recordings licensed for non-commercial use. Those voices are marked "Personal and non-commercial use only" below and in the voice picker. On TTS.ai, audio from the other Piper voices is for personal use on the free tier and can be used commercially on any paid plan.
Piper offers 100+ voices across 35+ languages, including English, German, French, Spanish, Italian, Portuguese, Dutch, Polish, Russian, Chinese, Arabic, Turkish, Ukrainian and many more. It supports SSML and handles up to 2,000 characters per request.