Hebrew TTS that actually sounds human. Fast enough to generate an hour of audio in 3 seconds. TTS בעברית שבאמת נשמע אנושי. מהיר מספיק כדי לייצר שעה של אודיו ב-3 שניות.
Here's what LightBlue sounds like. ככה LightBlue נשמע.
Built from scratch for Hebrew. No compromises on quality or speed. נבנה מאפס לעברית. בלי פשרות על איכות או מהירות.
21 minutes of audio per second on RTX 3090. A whole audiobook in 3 seconds flat. 21 דקות אודיו בשנייה על RTX 3090. ספר אודיו שלם ב-3 שניות.
Real Israeli accent. Gets the stress right, handles nikud properly, sounds like a native speaker. מבטא ישראלי אמיתי. מטעים נכון, מטפל בניקוד כמו שצריך, נשמע כמו דובר שפת אם.
× real-time speed (1hr audio in ~3 seconds on GPU) × מהירות זמן אמת (שעה של אודיו ב-3 שניות עם GPU)
Type text, press Speak. כתבו טקסט, לחצו דבר.
Same spelling, different meaning. Can TTS figure out which one you meant? Listen and compare. אותה כתיבה, משמעות שונה. האם TTS יודע למה התכוונתם? תאזינו ותשוו.
Our new model designed for real-time CPU inference with human-like speech quality. Optimized for speed without sacrificing naturalness.
המודל החדש שלנו, מותאם להרצה בזמן אמת על CPU עם איכות דיבור אנושית. מהיר מבלי להתפשר על טבעיות.
Piper-based TTS using the Phonikud G2P system from our research paper. Achieves accurate Hebrew pronunciation through enhanced diacritization.
מודל מבוסס Piper עם מערכת G2P של פוניקוד מתוך המאמר שלנו. משיג הגייה עברית מדויקת באמצעות ניקוד מתקדם.
Leading commercial TTS platform known for high-quality multilingual voice synthesis.
פלטפורמת TTS מסחרית מובילה הידועה בסינתזה קולית רב-לשונית באיכות גבוהה.
Google Cloud Text-to-Speech, a widely-used commercial TTS service.
שירות Google Cloud Text-to-Speech, שירות TTS מסחרי נפוץ.
Tacotron2-based Hebrew TTS model we trained in 2023. Won first place in a national competition.
מודל TTS עברי מבוסס Tacotron2 שאימנתי ב-2023. זכה במקום הראשון בתחרות ארצית.
Our 2B parameter model using DiffMamba layers, first introduced in September 2025. Early development of large-scale text-to-speech models.
מודל עם 2 מיליארד פרמטרים המשתמש בשכבות DiffMamba, הוצג לראשונה בספטמבר 2025. פיתוח ראשוני שלי למודלי טקסט לדיבור גדולים.
הוא צפה בס֫רט וראה חיה שצ֫פה במ֫ים
"He watched a movie and saw an animal floating in the water" — צפה appears twice with different meanings צפה מופיעה פעמיים — פעם כ"צפייה" ופעם כ"לצוף"
הוא רצה את זה גם אבל היא ר֫צה מהר והקד֫ימה אותו
"He wanted it too but she ran fast and got ahead of him" — רצה means both "wanted" and "ran" רצה מופיעה פעמיים — פעם כ"רצון" ופעם כ"ריצה"
בוא תרד לאכול יש בור֫קס עם ת֫רד
"Come down to eat, there's burekas with spinach" — תרד means both "come down" and "spinach" תרד מופיעה פעמיים — פעם כ"לרדת" ופעם כירק
Two voices, different styles. Have a listen. שני קולות, סגנונות שונים. תאזינו.
דוגמה 1 - טכנולוגיה
הטכנולוגיה מתקדמת מהר יותר מההרגלים שלנו.
דוגמה 2 - מוזיקה
מוזיקה טובה יכולה לשנות מצב רוח בשניות.
דוגמה 3 - מזג אוויר
מזג האוויר משפיע על איך שאנחנו חושבים.
דוגמה 4 - זיכרונות
זיכרונות נבנים מרגעים קטנים ולא מאירועים גדולים.
דוגמה 5 - עייפות
הגוף מזהה עייפות לפני שהמוח מודה בה.
דוגמה 1 - חוויה אישית
אנשים סומכים יותר על חוויה אישית מאשר על נתונים.
דוגמה 2 - שגרה
שגרה יוצרת ביטחון, אבל גם מגבילה.
דוגמה 3 - אוכל
אוכל מוכר מחזיר אותנו מיד לילדות.
דוגמה 4 - טעויות
טעות אחת יכולה ללמד יותר מעשר הצלחות.
דוגמה 5 - פשטות
לפעמים הפתרון הפשוט הוא הנכון ביותר.
Play with the demo, check out the examples. If you like what you hear, let's talk. תשחקו עם הדמו, תבדקו את הדוגמאות. אם אהבתם מה ששמעתם, בואו נדבר.