文本转语音 (TTS) 系统中的偏见可以通过系统评估数据、模型输出和用户交互来识别。首先，开发者应分析训练数据是否存在代表性不足的问题。例如，如果一个 TTS 系统主要针对特定人群（例如，具有中性口音的年轻女性说话人）的声音进行训练，那么它在代表性不足的群体（如老年说话人或带有地域口音的人）上的表现可能会很差。人口统计元数据分析或语音多样性检查等工具可以突出这些不平衡。使用多样化的输入文本（例如来自不同文化的姓名、俚语或非主流方言）测试系统可以揭示发音偏见。例如，如果其训练数据中缺少爱尔兰语或墨西哥西班牙语的例子，TTS 模型可能会错误地发音诸如“Saoirse”或“Xóchitl”这样的名字。此外，对不同参与者进行用户研究可以揭示在不同语音配置文件中感知到的语调、亲切感或权威性的无意偏见。
为了缓解偏见，开发者必须优先考虑包容性数据收集和模型设计。训练数据集应包含不同年龄、性别、口音和语言的说话人，并明确记录其人口统计信息。合成数据增强，如音高偏移或口音混合，可以补充代表性不足的群体。例如，添加带有美国南部或印度英语口音的合成语音可能会提高模型的适应性。在训练期间，公平感知技术，如对代表性不足的数据样本重新加权或使用对抗性去偏见，可以减少偏见。对抗性去偏见涉及训练模型，使其最小化语音特征与敏感属性（如性别）之间的相关性。评估指标也应超越技术准确性（例如，词错误率），纳入公平性度量，例如跨人群的韵律或情感语调的一致性。Mozilla TTS 或语音公平性工具包等工具可以帮助自动化这些检查。
部署后监控和迭代更新对于持续缓解偏见至关重要。开发者应实施反馈循环，让用户报告问题，例如在某些短语中声音听起来居高临下，或错误地发音具有文化特色的术语。例如，医疗保健中使用的 TTS 系统可能会由于有偏见的训练数据而无意中根据说话人的感知种族不同地传达紧急程度。使用更新的公平性基准（例如测试新的俚语或地域术语）进行定期审计，确保系统适应不断变化的语言使用。与语言学家和伦理学家合作也可以完善语音设计指南，例如避免语音性别分配中的刻板印象（例如，将权威角色默认分配给男性声音）。最后，提供可定制的语音参数（例如，可调节的音高或语速）赋予用户调整输出的能力，减少对千篇一律模型的依赖。通过将技术严谨性与包容性实践相结合，开发者可以创建更好地服务于不同受众的 TTS 系统。