新兴隐私法律，如 GDPR、CCPA 以及即将出台的法规，将直接影响文本转语音 (TTS) 系统如何处理用户数据和输入。这些法律强调透明度、用户同意和数据最小化，这将要求开发者重新思考 TTS 系统如何收集、存储和使用信息。例如，如果 TTS 系统处理个人数据（如自定义语音样本或用户生成的文本），开发者必须确保获得明确同意，尽可能对数据进行匿名化处理，并严格界定保留期限。不遵守规定的系统可能会面临法律处罚和失去用户信任，因此隐私将成为核心设计考量。
一个实际影响是 TTS 系统需要最小化数据收集。例如，如果用户生成自定义语音模型，用于训练的原始音频数据在模型创建后可能需要删除，除非获得明确的存储同意。类似地，记录用户查询以提高准确性或个性化的 TTS 服务将需要实施精细的控制——例如选择加入设置或临时存储——以符合要求目的限制的法律。开发者也可能采用联邦学习技术，在设备上训练模型而无需将原始数据传输到中央服务器。这种方法减少了数据泄露的风险，并简化了跨境数据传输限制的合规性。
另一个关键考量是 AI 决策的透明度。隐私法律越来越要求可解释性，这可能会影响使用个性化算法的 TTS 系统。例如，如果 TTS 模型根据用户行为（如口音偏好）调整其输出，用户可能拥有了解这些决策是如何做出的权利。开发者可以通过设计审计追踪或提供系统中数据流的简化解释来解决这个问题。此外，合成语音生成必须避免在未经同意的情况下无意复制可识别的语音，这可能导致需要工具来检测和删除训练数据中的生物特征标记。通过尽早将这些以隐私为中心的功能嵌入到架构中，开发者可以使 TTS 系统在面对不断变化的法规时具有前瞻性，同时保持可用性。