文化背景对文本转语音 (TTS) 语音选择有显著影响，因为语音模式、口音和语言规范在不同地区和社群之间差异很大。 由于发音、语调或社会期望的差异，在一个受众群体中产生共鸣的语音可能对另一个受众群体来说感觉不熟悉甚至令人反感。 例如，为英国客户服务设计的 TTS 系统可能会优先选择具有区域发音（例如，“tomato”读作“tuh-MAH-to”）的英国英语语音，而美国受众则期望“to-MAY-to”。 除了语言之外，文化规范还会影响对语音特征（如性别、年龄或正式程度）的偏好。 在某些文化中，较深沉、权威的声音可能更适合教育内容，而另一些文化可能更喜欢柔和、对话式的语气。
具体例子突出了这种影响。 在西班牙语市场，为西班牙量身定制的声音可能会使用 distinción 发音（区分“s”和“th”的声音），而拉丁美洲方言会避免这种情况。 同样，日语 TTS 系统通常需要仔细处理敬语（如“-san”或“-sama”）和礼貌程度，这些会影响节奏和语调。 性别偏好也发挥着作用：研究表明，中东用户可能更喜欢男性声音来表达技术主题，而北欧国家可能更喜欢中性或女性声音来表达辅助工具。 开发人员还必须考虑单一语言中的方言差异——例如埃及阿拉伯语和黎凡特阿拉伯语之间的差异——这需要不同的语音模型，以避免发音错误或误解。
从技术角度来看，使 TTS 适应文化背景不仅仅需要语言包。 它需要使用特定地区的语音数据训练语音模型、微调韵律（节奏和重音），并使用母语人士验证输出。 例如，印度的 TTS 系统可能同时支持印地语和英语，但也需要在代码切换发生时在口音之间切换。 开发人员应利用 SSML（语音合成标记语言）等工具来动态调整发音或强调。 像 Amazon Polly 或 Google 的 WaveNet 这样的 API 现在提供特定区域的声音，但对于小众方言，可能仍然需要自定义解决方案。 最终，使 TTS 语音选择与文化背景相一致可以提高用户的信任度和参与度，使其成为全球应用程序中的关键考虑因素。