为了给文本转语音 (TTS) 输出添加背景噪音和效果，开发者通常采用后期处理技术或利用具有内置定制功能的 TTS API。其核心思路是将生成的语音音频与额外的音频层结合，或者应用混响、回声或环境噪音等效果。这个过程通常发生在 TTS 引擎生成原始语音文件之后，但在最终播放或导出之前。常用的工具包括音频处理库、数字信号处理 (DSP) 框架或支持效果集成的云端 TTS 服务。
一种方法是使用音频编辑库，例如 Python 的 pydub 或 librosa，将 TTS 输出与预先录制的背景音轨混合。例如，在使用 Google Text-to-Speech 或 Amazon Polly 等 TTS 引擎生成 WAV 文件后，您可以将文件加载到 pydub 中，叠加一个噪音音轨（例如雨声或咖啡馆声音），并调整音量级别以平衡清晰度和氛围感。soundfile 或 numpy 等库可以帮助在噪音文件与 TTS 输出采样率和格式不同时进行对齐。开发者还可以使用 pyo 或 audiomentations 等 DSP 库应用混响等效果，模拟礼堂或电话通话等环境。对于实时应用，Web Audio API（基于浏览器）或 PortAudio（跨平台）等框架支持动态混合音频流。
另一种方法是使用直接支持背景效果的 TTS API。例如，Amazon Polly 的语音合成标记语言 (SSML) 包含 <audio> 标签，用于将预制的音效片段（例如鸟鸣声）插入到语音输出中。类似地，Microsoft Azure Cognitive Services 允许通过 API 参数添加噪音配置文件，以模拟拥挤房间等场景。一些开源 TTS 系统，如 Mozilla TTS 或 Coqui AI，允许开发者在合成过程中注入噪音或使用包含环境效果的声码器来修改模型输出。为了更精细的控制，FFmpeg 等工具可以对最终音频文件应用滤波器（例如用于卷积混响的 afir）。一个关键的考虑因素是确保添加的效果不会掩盖语音——响度标准化 (EBU R128) 或频谱均衡 (通过 EQ) 等工具有助于保持语音清晰度。