Sesame CSM

Sesame CSM TTS

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

Inscrever-se para o limite de 5000 caracteres

Envolva o seu texto em tags SSML para controle preciso:

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

Etiquetas o modelo selecionado entende — clique para soltar um para o seu texto onde acontece:

Este modelo lê texto simples, por isso as etiquetas inline são ignoradas. Para emoção baseada em tags, mude para um modelo expressivo como Orpheus ou Bark.

Definir pronúncias personalizadas (palavra = pronúncia):

-12 +12
0.5x 2.0x
Grátis com Piper, VITS, MeloTTS
Seu áudio gerado aparecerá aqui. Escolha um modelo, introduza texto e clique em Gerar.
O áudio gerado com sucesso
0:00
Baixe áudio Baixar.srt A ligação expira em 24h
Gratuito nível: uso pessoal. Licença comercial a partir de $5/mo
Gosta do TTS.ai? Conte aos seus amigos!

Sobre 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.

Melhor para: AI assistants, chatbots, conversational AI applications

Procurar todos Sesame CSM vozes

De uma olhada

Desenvolvedor
Sesame
Licença
Apache 2.0
Tier
premium
Velocidade
slow
Clonagem de voz
Não
Línguas
English
Número máximo de caracteres
500

Sesame CSM vozes

Speaker 0

English
Premium Neutral

Speaker 1

English
Premium 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.
← Todas as vozes