文本转语音 (TTS) 系统通过结合优化的算法、高效的计算流水线和硬件加速来实现实时音频合成。 概括地说，这些系统分阶段处理输入文本——文本规范化、语言特征提取、声学建模和波形生成——同时最大限度地减少每个步骤之间的延迟。 对于实时使用，关键是确保每个阶段都运行得足够快，以最小的延迟产生音频，通常匹配或超过人类语音的速度（例如，生成 16 kHz 音频的速度快于实时播放）。 现代系统利用轻量级神经网络、预计算数据和并行处理来满足这些需求。
一个关键的优化是使用流式架构。 一些 TTS 系统不是一次处理整个句子，而是以增量方式生成音频。 例如，系统可能会将输入文本拆分为较小的语音单元（如音素或子词标记）并按顺序合成它们，从而将计算与音频播放重叠。 这种方法减少了第一个音频块输出之前的初始延迟。 TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等框架通过优化特定硬件（CPU、GPU 或专用 AI 芯片）的模型执行，进一步加速了推理。 此外，模型量化（降低数值精度）或剪枝（删除冗余神经网络权重）等技术可以减少计算开销，而不会显着降低输出质量。 例如，量化的 Tacotron 风格的声学模型可以在几毫秒内生成梅尔频谱图，从而实现更快的下游波形合成。
最后，实时 TTS 通常依赖于质量和速度之间的权衡。 例如，自回归模型（如 WaveNet）产生高保真音频但计算密集，而非自回归模型（如 FastSpeech 或 VITS）使用并行生成来显着减少延迟。 许多系统还采用混合方法：轻量级声学模型生成中间特征，专用声码器（如 Griffin-Lim 或 LPCNet）快速将其转换为波形。 边缘设备（如智能手机）可能会将管道的部分卸载到专用 DSP，或使用缓存的语音数据来跳过冗余计算。 实际上，Amazon Polly 或 Google 的文本转语音 API 等平台平衡了这些技术以提供低于 200 毫秒的延迟，从而支持实时语音助手、实时翻译或需要即时听觉反馈的导航系统等应用程序。