样本大小通过影响模型捕捉目标说话者声音细微差别的能力，直接影响定制文本到语音 (TTS) 语音的质量。较大的样本量为机器学习模型提供了更多可学习的数据，从而提高了再现音素、语调和情感抑扬的准确性。例如，在 10 小时高质量音频录音上训练的模型，相比在 1 小时录音上训练的模型，更能捕捉音高和语速上的细微变化。数据不足通常会导致生硬或不自然的输出，因为模型缺乏足够的示例来泛化基本模式之外的情况。这对于处理罕见声音或复杂语音模式（如停顿或重音转移）尤其重要，这些模式需要多样化的示例才能准确建模。
训练数据的多样性和覆盖范围也取决于样本大小。较大的数据集通常包含更广泛的词语、句子和说话语境，使 TTS 系统能够处理意外输入或边缘情况。例如，在多样化样本（例如，问题、命令、随意对话）上训练的语音助手在现实世界场景中听起来会更自然。较小的数据集可能遗漏关键的语言特征，导致发音别扭或语调不连贯。例如，如果训练数据缺乏说话者清晰发音数字或技术术语的示例，TTS 语音可能会误读这些词语。这种局限性在多语言或专业应用中变得尤为明显，因为在这些应用中，音素和特定语言规则的覆盖是必不可少的。
开发者必须在样本大小和数据质量之间取得平衡。虽然更多的数据通常能改善结果，但录制质量差或不一致的样本（例如，背景噪音、麦克风质量不同）可能会降低性能。一个常见的指导原则是，对于基本的 TTS 训练，至少使用 3-5 小时干净、标注良好的语音数据，尽管复杂的语音（例如，普通话等声调语言）可能需要更多数据。数据增强或迁移学习等工具可以帮助缓解小样本的局限性，但它们不能替代足够的原始数据。例如，用于区域方言的 TTS 系统可能需要有针对性的录音来捕捉独特的发音。优先考虑数据的数量和相关性，可以确保模型学习说话者的身份，同时避免对噪音或异常值过拟合。