文本转语音 (TTS) 系统通过修改音高、语速和音调等声学特征，并使用在情感标注数据集上训练的机器学习模型来融入情感表达。这些系统分析输入文本的语言内容和上下文线索，以确定适当的情感语调。例如，像“见到你我太激动了！”这样的句子，与中性陈述相比，合成时可能会使用更高的音高、更快的语速和更明亮的音色。这个过程涉及三个主要组成部分：文本情感检测、情感到声学参数的映射以及生成反映这些参数的语音。
一种方法是训练 TTS 模型，使用包含带有情感标签（例如，高兴、悲伤、愤怒）标注的语音样本的数据集。然后，神经网络（如 Tacotron 2 或 WaveNet）根据这些标签进行条件训练，以生成具有所需情感特质的语音。例如，模型可能会学习到“悲伤”的语音通常具有较慢的节奏、较低的音高范围和较柔和的发音。有些系统使用风格标记或嵌入来表示情感，允许开发者调整情感强度或混合多种情感。例如，Amazon Polly 的“新闻播报员”和“对话”声音通过修改韵律特征来应用预定义的情感风格。此外，基于规则的系统，如 SSML (语音合成标记语言)，允许开发者手动调整音高轮廓或语速等参数来注入情感。
挑战包括确保不同句子之间情感的一致性以及避免过度夸张。例如，TTS 系统可能会误解讽刺或微妙的上下文线索，导致情感输出不匹配。先进的系统通过将自然语言处理 (NLP) 技术（如情感分析）与声学建模相结合来解决这个问题。例如，微软的 Azure Neural TTS 使用情感分析根据输入文本自动选择情感风格。未来的改进可能包括更精细的情感控制，例如混合次要情感（如“激动不安”）或适应用户特定偏好。开发者可以尝试使用开源工具，如 Mozilla TTS 或 Coqui TTS，它们通过可定制的模型架构和训练流程支持情感条件化。