Dansk tale,lokalt på CPU

Generér naturlig dansk tale fra tekst, eller klon en stemme fra 30 sekunders lyd. Plapre kører på en almindelig laptop-CPU, er helt åben og fri til kommerciel brug, uden API-regning pr. ord.

Dansk tekst
Tale
Lokalt på CPU

Tekst bliver til tale. Plapre læser dansk tekst op med en naturlig stemme på en almindelig CPU, uden API-kald.

Samme sætning,tre stemmer

Rigtige Plapre-outputs. Tryk play og hør tre danske stemmer sige præcis det samme.

Samme tekst3 stemmer · dansk

Et længere eksempelPlapre Nano · dansk

Plapre kører 100 % lokalt: ingen API-kald og ingen data, der forlader maskinen.

modeller: Pico 135M (CPU) og Nano 360M: 2
lydklip til stemmekloning: 30s

Kører helt lokalt uden API. Åben CC-BY-licens, også til kommerciel brug.

Fri og åbenfor alle

Plapre er open source under CC-BY. I kan frit downloade, bruge og ændre modellen i jeres egne projekter, også kommercielle. Kode og vægte ligger på GitHub og Hugging Face; se licensbetingelserne for tilskrivning og brug.

Vil I forstå arkitekturen, så læs vores tekniske gennemgang af Plapre.

Se koden på GitHub Hugging Face

Skræddersyet support

I kan komme i gang gratis. Skal stemmen tilpasses, eller har I brug for support eller en skræddersyet model? Vi tilbyder fine-tuning, integration og drift i jeres eget miljø, fra Raspberry Pi til enterprise-infrastruktur.

Kontakt os

Installér ogbrug Plapre

Plapre er nem at installere og bruge i jeres Python-projekter.

Installér Plapre
```
pip install plapre
```

Generér tale fra tekst

from plapre import Plapre

tts = Plapre("syvai/plapre-nano")
tts.speak("Hej med dig.", output="output.wav")

Klon en stemme

from plapre import Plapre

tts = Plapre("syvai/plapre-nano")
tts.speak("Hej med dig.", output="cloned.wav", speaker_wav="reference.wav")

Brug et rent lydklip på 10–30 sekunder uden baggrundsstøj.

Det kanPlapre

En kompakt sprogmodel og en neural audio-codec, bygget til dansk tekst-til-tale.

To modelstørrelser: Pico (135M) til hurtig inferens på CPU. Nano (360M) til højere kvalitet, GPU anbefalet.
Stemmekloning: Klon en stemme fra 10–30 sekunders rent lydklip. Ingen finetuning, ingen træning.
Lokal og privat: Kør 100 % lokalt. Ingen API-kald, ingen telemetri og ingen data, der forlader maskinen.
GGUF CPU-support: Kvantiserede modeller i GGUF-formatet, der kører på en almindelig laptop-CPU.

Plapres tokenizer på 20.802 tokens: 8.000 BPE-tokens til dansk tekst, to separatorer og 12.800 lydtokens fra Kanade-codebooken — Plapres ordforråd: dansk tekst og lyd i én tokenizer. Diagram fra syv.ai’s tekniske gennemgang.

Lyd, der bliverpå maskinen

Lokal talesyntese vinder, når data ikke må forlade maskinen, eller når API-omkostninger pr. ord løber løbsk.

Privacy-bevidste hobbyprojekter: Lokal AI-assistent på en Raspberry Pi, hjemmeautomation eller offline-værktøjer.
Indlæsning og lyd-content: Tale til artikler, blogindlæg, e-bøger og podcasts uden licensbetaling pr. ord.
Tilgængelighed: Skærmlæsere på dansk, der lyder naturligt, i både private apps og offentlige tjenester.
Stemmer til spil og apps: Lokal TTS til danske spil, voice-overs og feedback i apps uden at sende lyd til eksterne tjenester.

Brug Plapre i et kommercielt produkt?

Skal stemmen tilpasses, eller har I brug for support eller en skræddersyet model? Skriv til os.

Skriv til os Book et møde