创建个性化的文本转语音 (TTS) 声音通常涉及在特定说话者的语音数据上训练机器学习模型。该过程首先收集目标声音的高质量音频样本，最好涵盖不同的语音声音和语调。例如，开发人员可能会录制某人的 5-10 小时清晰语音，将其分成短片，并将每个短片转录以使音频与文本对齐。然后，Mozilla TTS 或 Tacotron 2 等工具可以处理这些数据以提取声学特征（音高、持续时间、频谱特征），并训练神经网络以将文本输入映射到相应的语音模式。TensorFlow 或 PyTorch 等开源框架通常在此处使用，而迁移学习（微调预训练的 TTS 模型）减少了所需的数据量。
基于云的 TTS 服务（如 Amazon Polly、Google Cloud Text-to-Speech 或 Microsoft Azure Cognitive Services）为自定义语音创建提供简化的工作流程。这些平台提供用于上传语音数据、训练自定义模型以及部署它以进行实时合成的 API。例如，Azure 的自定义神经语音要求用户提交音频录音和转录，这些录音和转录在训练前会经过质量验证。该服务处理超参数调整和模型优化，从而抽象出底层的复杂性。但是，这些服务通常会执行严格的道德准则（例如，要求语音捐赠者明确同意），并且可能会根据使用情况产生费用。开发人员可以通过 REST API 或 SDK 将生成的语音集成到应用程序中，从而在无需维护基础设施的情况下实现个性化的语音输出。
对于设备上或以隐私为中心的实施，可以使用 TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等工具训练 LPCNet 或 FastSpeech 2 等轻量级模型。这些框架允许导出模型以在移动设备或边缘硬件上高效运行。开发人员可以通过量化其权重或修剪层来优化模型，以减少延迟。Coqui TTS 或 ESPnet 等开源项目提供了用于试验语音个性化的可配置管道。挑战包括平衡语音的独特性与模型大小，并确保自然的韵律。例如，导航应用程序的自定义语音可能优先考虑清晰度而不是情感范围。使用不同的文本输入进行测试并调整模型参数（例如，降噪、语速）可确保稳健性。这些工具的文档和社区论坛对于解决过度拟合或音频伪影等训练问题至关重要。