文本到语音 (TTS) 系统中的文本分析模块处理原始输入文本，以便将其转换为语音。该模块充当 TTS 管道的第一阶段，将非结构化文本转换为合成组件可以使用的结构化格式。它的主要任务包括规范化文本（处理缩写、数字、符号），将文本分割成语言单位（单词、短语），以及分析语言特征，如发音、重音和语调。如果没有这一步，TTS 系统将难以解释上下文，导致不自然或不正确的语音输出。
该模块通常执行几个特定的过程。首先，它通过扩展缩写（例如，“Dr.” 到 “Doctor”），将数字转换为单词（“2024” 到 “twenty twenty-four”），以及处理标点符号（例如，将句点解释为句子边界）来规范化文本。接下来，分词将文本分解成可管理的单元，例如单词或子词标记，同时考虑特定于语言的规则（例如，将诸如 “don’t” 之类的缩略语分割为 “do” 和 “n’t”）。然后，语言分析添加关键的元数据，例如词性标记（名词、动词）以消除歧义。例如，单词“read”可能会根据上下文被标记为过去时或现在时，从而影响发音。语音转录将单词转换为音素（例如，“cat” 到 /kæt/），通常使用发音词典或机器学习模型。韵律预测添加节奏和重音标记，例如用于提问的音高变化或特定音节的重音。
文本分析模块的输出是一个详细的语言表示，它被送入声学模型。这种结构化数据包括音素、音节边界和韵律特征，这些特征指导 TTS 系统如何生成语音波形。例如，像“I live at 123 Main St.”这样的句子将被规范化为“I live at one twenty-three Main Street”，分割成标记，标记为语法，并映射到带有适当停顿和强调的音素。开发 TTS 系统的开发人员必须确保该模块处理边缘情况，例如不常见的缩写或多语言文本，以避免发音错误。使用不同的输入（例如技术术语、日期或表情符号）进行测试对于保持最终音频输出的准确性和自然性至关重要。