Sesame CSM

Sesame CSM TTS

A 1B conversational speech model that captures natural dialogue timing, turn-taking, and backchannel responses.

Zaregistrovat se pro 5000 znaků limit

Zabalte svůj text do značek SSML pro přesné ovládání:

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

Značky vybraného modelu rozumí? klikněte na tlačítko pro kapku jednoho do textu, kde se to stane:

Tento model čte prostý text, takže inline značky jsou ignorovány. Pro tag-based emotion, přepněte na expresivní model, jako je Orpheus nebo Bark.

Definovat vlastní výslovnosti (slovo = výslovnost):

-12 +12
0.5x 2.0x
Zdarma s Piper, VITS, MeloTTS
Zde se objeví váš vygenerovaný zvuk. Vyberte model, zadejte text a klikněte na Generovat.
Audio generované úspěšně
0:00
Stáhnout zvuk Stáhnout.srt Odkaz vyprší v 24 hodin
Volný stupeň: osobní použití. Obchodní licence od 5 dolarů/mo
Miluju TTS.ai? Řekni to svým přátelům!

O aplikaci Sesame CSM

Sesame CSM (Conversational Speech Model) is a 1-billion-parameter model from Sesame designed specifically for the rhythms of human conversation. Built on a Llama backbone paired with an audio codec, it models turn-taking timing, backchannel responses (the small acknowledgements people make while listening), emotional reactions, and overall conversational flow. The result reads less like read-aloud text and more like a real spoken exchange. It is a natural fit for AI assistants, chatbots, and conversational interfaces where the goal is speech that feels responsive and human. CSM is released under Apache 2.0, and access on TTS.ai requires a Hugging Face token at the model level.

Nejlepší pro: AI assistants, chatbots, conversational AI applications

Procházet vše Sesame CSM hlasy

Na první pohled

Vývojář
Sesame
Licence
Apache 2.0
Úroveň
premium
Rychlost
slow
Klonování hlasu
Ne.
Jazyky
English
Max znaků
500

Sesame CSM hlasy

Speaker 0

English
Prémie Neutral

Speaker 1

English
Prémie Neutral

Sesame CSM FAQ TTS

Conversational speech. It models the natural patterns of dialogue — turn-taking timing, backchannel responses, and emotional reactions — so generated audio sounds like a real conversation rather than synthetic narration.

It is a 1-billion-parameter model built on a Llama backbone with an audio codec for waveform generation.

AI assistants, chatbots, and other conversational applications where responsive, human-sounding speech matters more than long-form narration.
← Všechny hlasy