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Tortoise TTS

Tortoise TTS 음성 인식

A quality-first autoregressive model — slow, but among the most realistic open-source speech available.

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정확한 제어를 위해 SSML 태그로 텍스트를 래핑하십시오.

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

선택한 모델이 이해하는 태그 — 텍스트에 드래그하려면 클릭하세요:

이 모델은 일반 텍스트를 읽기 때문에 인라인 태그는 무시됩니다. 태그 기반 감정을 위해서는 Orpheus 또는 Bark과 같은 표현 모델로 전환하십시오.

사용자 지정 발음 정의 (단어 = 발음):

-12 +12
0.5x 2.0x
파이퍼, VITS, MeloTTS와 무료
생성된 오디오가 여기에 나타납니다. 모델을 선택하고 텍스트를 입력한 다음 생성 을 클릭합니다.
오디오가 성공적으로 생성되었습니다
0:00
오디오 다운로드 .srt 파일 다운로드 링크는 24시간 이내에 만료됩니다.
무료 계층: 개인용. 상업용 라이센스 최저 $5/mo
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정보 Tortoise TTS

Tortoise TTS, created by James Betker, deliberately trades speed for quality. It is an autoregressive multi-voice system using a DALL-E-inspired architecture, and it produces some of the most realistic synthetic speech in the open-source ecosystem, with excellent prosody and speaker similarity. The name is a nod to its pace: it is noticeably slower than most alternatives, but the payoff is studio-grade output. It supports multiple voices and voice cloning (which benefits from a longer reference, around fifteen seconds), making it a long-standing favorite for audiobooks and premium narration where wait time is acceptable. Tortoise is English-focused and released under the permissive Apache 2.0 license.

최적화된 용도: Audiobooks, premium content, quality-first applications

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한눈에

개발자
James Betker
라이선스
Apache 2.0
종
premium
속도
slow
음성 복제
네
언어
English
최대 문자수
2000

Tortoise TTS 목소리

Random

English
최고급 Neutral

Tortoise TTS TTS — 자주 묻는 질문

It is autoregressive and uses a DALL-E-inspired architecture that deliberately prioritizes quality over speed. The trade-off is some of the most realistic open-source speech available, which is why it remains popular for audiobooks despite the wait.

Yes. It supports multi-voice synthesis and voice cloning; results improve with a longer reference, around fifteen seconds of clean audio.

Quality-first applications — audiobooks and premium narration — where its slow but highly realistic output is worth the generation time. It is English-focused and Apache 2.0 licensed.
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