TTS（文本转语音）语音可以通过调整音调、节奏和强调等参数，以及优化语言模式以匹配使用环境，来针对特定应用进行定制。例如，导航系统需要清晰、简洁的指令以及精确的时间安排，而有声读物则受益于富有表现力的语调和自然的节奏。开发人员可以通过预处理文本输入、修改语音合成模型以及利用特定领域的数据集来实现这种定制。像 SSML（语音合成标记语言）或来自 Amazon Polly 或 Google WaveNet 等服务的 API 这样的工具提供了对发音、停顿和韵律的精细控制，以符合应用程序的需求。
一种关键方法是使语言特征适应应用程序的需求。在导航中，TTS 语音必须优先考虑清晰度和简洁性。这包括缩短短语（例如，“200 米后左转”而不是“您需要在大约 200 米处左转”），强调街道名称等关键词，并使用一致的节奏以避免用户不知所措。对于有声读物，重点转移到自然性和情感表达。在这里，韵律调整（例如，改变角色对话的音调或在描述性段落中减慢速度）可以增强参与度。开发人员可以使用 SSML 标签来插入停顿、控制音高范围或调整语速。例如，在有声读物 TTS 系统中添加 <prosody rate="slow"> 标签可以创建更慎重的叙述风格。
另一种方法是根据应用程序的上下文定制语音特征。导航系统通常使用中性、权威的声音来传达可靠性，而有声读物可能会使用更温暖、更具表现力的音调。这可以通过在特定领域的数据上训练或微调 TTS 模型来实现。例如，可以根据 GPS 指令数据集训练以导航为中心的模型，以便更好地处理缩写（例如，“St”代表“Street”）或数字格式（例如，“10:30 AM”与“ten-thirty”）。对于有声读物，可以根据专业叙述者的录音微调模型，以捕捉诸如悬念或幽默等讲故事的细微差别。此外，像导航这样的实时应用程序需要低延迟合成来传递及时的更新，而有声读物可以通过离线处理来优先考虑更高的音频质量。像 Tacotron 2 或 FastSpeech2 这样的工具使开发人员能够通过调整模型架构或推理设置来平衡这些权衡。
最后，与特定于应用程序的逻辑集成可确保 TTS 输出与用户交互保持一致。在导航中，系统必须动态插入实时数据（例如，交通更新）并处理中断，例如重新规划路线提示。这要求 TTS 引擎支持变量插入和无缝音频转换。对于有声读物，开发人员可能会实现基于章节的停顿，或者允许用户调整叙述速度而不扭曲音质。自定义词典还可以解决歧义——例如，确保在医疗有声读物中将“Dr. Smith”发音为“Doctor Smith”，而在导航中发音为“Drive”。通过结合这些技术——文本标准化、语音模型定制和运行时逻辑——开发人员可以创建针对特定用例进行优化的 TTS 解决方案，从而提高功能性和用户体验。