Sesame CSM

Sesame CSM เสียง

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

ลงทะเบียน สำหรับจำกัดตัวอักษร 5,000 ตัว

หมุนข้อความของคุณในแท็ก SSML เพื่อควบคุมอย่างแม่นยำ:

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

แท็กที่โมเดลที่เลือกไว้เข้าใจ - คลิกเพื่อวางแท็กลงในข้อความของคุณที่มันเกิดขึ้น:

โมเดลนี้อ่านข้อความธรรมดา ดังนั้น แท็กในบรรทัดจะถูกละเลย สำหรับอารมณ์ที่ใช้แท็ก เปลี่ยนไปใช้โมเดลแสดงออก เช่น Orpheus หรือ Bark

ตั้งค่าการออกเสียงที่กำหนดเอง (คำ = การออกเสียง):

-12 +12
0.5x 2.0x
ใช้ฟรีกับไพเปอร์, VITS, MeloTTS
เสียงที่สร้างขึ้นจะปรากฏที่นี่ เลือกโมเดล พิมพ์ข้อความ และคลิกที่ สร้าง
สร้างเสียงสำเร็จแล้ว
0:00
ดาวน์โหลดเพลง ดาวน์โหลด ลิงก์หมดอายุใน 24 ชั่วโมง
ระดับฟรี: ใช้ส่วนตัว ใบอนุญาตเชิงพาณิชย์จาก $5/เดือน
ทำเสียงนี้เป็นเสียงของตัวเอง โคลนเสียงใน 30 วินาที
รัก TTS.ai บอกเพื่อนๆ

เกี่ยวกับ 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.

เหมาะสำหรับ: AI assistants, chatbots, conversational AI applications

แสดงทั้งหมด Sesame CSM เสียง

เพียงแค่มองดู

ผู้พัฒนา
Sesame
ใบอนุญาต
Apache 2.0
สัตว์
premium
ความเร็ว
slow
เสียง
ไม่มี
ภาษา
English
จำนวนตัวอักษรสูงสุด
500

Sesame CSM เสียง

Speaker 0

English
พิเศษ Neutral

Speaker 1

English
พิเศษ Neutral

Sesame CSM คำถามที่พบบ่อย

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.
← เสียงทั้งหมด