用户反馈在提高文本到语音（TTS）语音自然度方面起着至关重要的作用，它可以识别具体的弱点并指导迭代改进。开发人员可以通过调查、用户测试或应用程序中的直接注释来收集反馈，然后使用这些数据来调整模型、发音规则或韵律算法。例如，用户可能会报告某些单词听起来像机器人或发音错误，这可能表明 TTS 系统的语音词典或韵律建模存在缺陷。通过系统地解决这些问题，开发人员可以创建更好地模仿人类语音模式的声音，例如自然的停顿、语调或重音。
反馈提高自然度的一个实用方法是突出显示发音错误或不一致。例如，用户可能会注意到 TTS 系统将“HTTP”等技术术语错误地发音为“H-T-T-P”，而不是“超文本传输协议”，或者难以处理同形异义词，例如“read”（现在时与过去时）。开发人员可以使用此反馈来扩展系统的发音词典或实施上下文感知的消除歧义规则。同样，用户可能会标记句子中不自然的强调，例如将重音放在介词而不是名词上。此数据可以改进韵律预测模型，使其更好地符合语言规则或区域口音，从而确保合成语音听起来更流畅且在上下文中更合适。
反馈还有助于开发人员优化韵律 - 语音的节奏、音高和速度。例如，用户可能会报告 TTS 语音在有声读物中听起来单调，或者在紧急警报中无法传达紧迫感。开发人员可以使用此输入来调整音高范围、停顿持续时间或语速等参数。如果用户注意到问题结尾缺乏上升的语调，团队可以重新训练模型以识别问号并应用适当的音高轮廓。此外，反馈还可以揭示文化或语言的细微差别，例如情感表达方式的差异。一个地区的用户可能更喜欢虚拟助手的语气更平静，而另一个用户可能期望更多的表现力。通过分析这些偏好，开发人员可以创建适应性强的模型或提供自定义选项，确保 TTS 系统满足不同用户对自然度的期望。