文本转语音 (TTS) 系统中的合成错误会直接降低输出的感知质量，因为引入的不一致性会被听众注意到，觉得不自然或令人分心。当系统未能准确地模拟人类的语音模式时，就会发生这些错误，导致发音错误、停顿笨拙、语调不正确或像机器人嗡嗡声这样的瑕疵。例如，TTS 系统可能会错误地放置单词的重音（例如，“REcord”与“reCORD”），使句子听起来不自然。即使输出的其余部分很流畅，听众也会将这些错误视为低质量的标志，因为人类的耳朵对与自然语音节奏和声音的偏差非常敏感。
特定类型的错误会影响质量的不同方面。发音错误，例如胡乱发音不常见的名字或技术术语（例如，“Cholmondeley”发音为语音发音而不是“Chumley”），会破坏沉浸感并降低清晰度。韵律错误（例如问题中平淡的语调或错误放置的停顿）会使语音听起来单调或情感上脱节，从而削弱参与度。瑕疵，例如小故障或背景噪音，尤其刺耳，并且通常表示技术限制。例如，连接式 TTS 系统可能会错误地拼接音频单元，产生可听见的咔嗒声，而神经模型可能会因过度拟合而产生“嗡嗡”的元音。上下文错误也很重要：TTS 系统在“我没有偷钱”中强调错误的单词会改变句子的含义，使听众感到困惑。
开发人员可以通过改进核心 TTS 组件来缓解这些问题。改进字素到音素模型可以减少发音错误，而更好的韵律预测算法（例如，使用语言特征或神经预测器）可以确保自然的节奏和强调。通过更高质量的训练数据、降噪或后处理过滤器可以最大限度地减少瑕疵。使用多样化的数据集（包括稀有单词、方言和情感语音）进行测试有助于发现边缘情况。但是，平衡质量和计算效率仍然是一个挑战。例如，实时系统可能会优先考虑较轻的模型，接受自然度方面的小幅权衡。感知评估指标（例如，MOS 分数）和用户反馈对于识别自动化指标遗漏的错误至关重要。最终，减少合成错误需要迭代调整模型架构和管道的预处理/后处理步骤。