上下文感知文本转语音 (TTS) 模型通过分析和利用输入文本本身之外的额外信息来提高输出质量。传统的 TTS 系统仅关注输入文本的语音和语法结构来生成语音。相比之下，上下文感知模型融入了周围文本、用户意图或环境线索等因素，以产生更自然、更得体的语音。例如，像“我没说你错了”这样的句子，根据哪个词被强调，可能含义不同。上下文感知模型可能会利用先前的对话或元数据来确定重音位置，避免产生机器人或误导性的语调。
上下文感知 TTS 的一个关键优势是它能够解决发音或措辞中的歧义。像“read”（过去式与现在式）这样的词，或像“lead”（金属铅与动词带领）这样的同形异义词，都需要上下文线索才能正确发音。上下文感知系统可以分析相邻句子或用户特定数据（例如客服聊天机器人中的对话历史）来做出准确决策。例如，在有声书叙述中，模型可能会根据句子是对话的一部分（例如角色的愤怒爆发）还是描述性文本来调整语气和语速，确保传达方式符合叙事意图。
最后，上下文感知模型能够根据用户偏好或环境条件进行动态调整。例如，导航应用可以根据设备麦克风检测到的背景噪音来调整语音速度和音量。同样，在多语言环境中，如果用户的行为表明他们同时熟悉这两种语言，系统可能会混合口音或在句子中间切换语言。开发者可以通过将元数据（例如，用户设置、设备类型）或实时传感器数据集成到 TTS 流水线中来实现这些功能。这种灵活性确保输出不仅清晰可懂，而且在上下文上符合听众的即时需求，从而带来更个性化、更有效的用户体验。