Sesame CSM

Sesame CSM TTS

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

Zarejestruj się. dla 5000 limitów znaków

Zawiń tekst w tagi SSML dla precyzyjnej kontroli:

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

Tagi wybrany model rozumie — kliknij aby usunąć jeden do swojego tekstu, gdzie się to dzieje:

Model ten czyta tekst zwykły, więc w linii tagi są ignorowane. Dla emocji na tag, przełącz na model wyrażony jak Orfeus lub Bark.

Definiuj własny wymówki (słowo = wymówka):

-12 +12
0.5x 2.0x
Darmowe z Piper, VITS, Melotts
Tutaj pojawi się generowany dźwięk. Wybierz model, wpisz tekst i kliknij Generuj.
Pomyślnie wygenerowany dźwięk
0:00
Pobierz audio Pobierz.rt Łączność wygasa w 24h
Bezpłatny poziom: użytkowanie osobiste. Licencja handlowa od $5/mo
Powiedz znajomym!

O tematie 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.

Najlepsze dla: AI assistants, chatbots, conversational AI applications

Przeglądaj wszystkie Sesame CSM głosy

Na jedno spojrzenie

Rozwijacz
Sesame
Licencja
Apache 2.0
Poziom szczelności
premium
Prędkość
slow
Klonowanie głosu
Nie.
Języki
English
Maksymalna liczba znaków
500

Sesame CSM głosy

Speaker 0

English
Premia Neutral

Speaker 1

English
Premia Neutral

Sesame CSM TTS — FAQ

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.
← Wszystkie głosy