文本转语音 (TTS) 系统正在重塑语音相关行业，通过自动化过去需要真人配音演员、客服人员或音频制作人员完成的任务来实现。这些系统能够生成模仿人类语音的合成声音，为自动化电话系统、有声书或导航工具等应用提供了成本效益高且可扩展的解决方案。例如，公司现在使用 TTS 为交互式语音应答 (IVR) 系统创建语音提示，而不是雇用演员录制每一个可能的短语。类似地，有声书平台利用 TTS 快速制作多种语言的内容，而无需完全依赖人工旁白。这种转变减少了对重复性或通用语音工作的需求，特别是在定制或情感细微差别不太关键的角色中。
虽然 TTS 取代了一些工作，但它也为开发人员和技术专家创造了新的机会。构建和维护高质量的 TTS 系统需要机器学习、语言学和音频工程方面的专业知识。需要开发人员在多样化的语音数据集上训练模型，优化语音合成以提高自然度，或将 TTS 集成到虚拟助手或辅助功能工具等应用中。例如，亚马逊或谷歌等公司雇用工程师来改进 Alexa 或 Google Assistant 等语音的韵律和表现力。此外，在语音设计领域出现了小众角色，专业人士可以策划针对特定品牌或用例量身定制的独特合成声音。Resemble.AI 或 ElevenLabs 等平台使创作者能够克隆或定制声音，这需要配音演员和工程师之间的协作，以确保符合道德和法律规定。
长期的影响取决于行业如何在自动化与人类专业知识之间取得平衡。虽然 TTS 处理批量或重复性任务，但对于需要情感深度的重要项目（如动画电影或知名广告），人类配音演员仍然至关重要。例如，迪士尼或 Netflix 仍然优先考虑真人表演者来配音角色，以保持艺术质量。与此同时，正在出现混合型角色：配音演员可以许可他们的声线用于 TTS 训练，或监督合成语音输出以确保品牌一致性。该领域的开发人员必须解决语音数据集中的偏见或围绕语音克隆的道德问题等挑战。总而言之，TTS 正在改变（而非消除）语音相关工作，推动市场向融合技术和创意技能并强调对自动化系统监督的角色发展。