Sesame CSM

Sesame CSM TTS

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

Aanmelden voor 5.000 tekenlimiet

Wrap uw tekst in SSML-tags voor nauwkeurige controle:

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

Tags het geselecteerde model begrijpt

Dit model leest platte tekst, dus inline tags worden genegeerd. Voor emotie op basis van tags, schakel naar een expressief model zoals Orpheus of Bark.

Definieer aangepaste uitspraaken (woord = uitspraak):

-12 +12
0.5x 2.0x
Gratis met Piper, VITS, MeloTTS
Uw gegenereerde audio zal hier verschijnen. Kies een model, voer tekst in en klik op Genereren.
Audio Generated Succesvol
0:00
Audio downloaden Download.srt Link verloopt in 24 uur
Gratis niveau: persoonlijk gebruik. Commerciële licentie van $5/mo
Hou van TTS.ai? Vertel het je vrienden!

Info 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.

Beste voor: AI assistants, chatbots, conversational AI applications

Alles doorbladeren Sesame CSM stemmen

In een oogopslag

Ontwikkelaar
Sesame
Licentie
Apache 2.0
Niveau
premium
Snelheid
slow
Klonen van stemmen
Nee
Talen
English
Max. tekens
500

Sesame CSM stemmen

Speaker 0

English
Premie Neutral

Speaker 1

English
Premie Neutral

Sesame CSM Veelgestelde vragen

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.
← Alle stemmen