文本转语音 (TTS) 系统中的说话人自适应是指修改预训练 TTS 模型以生成模仿特定目标说话人声音的语音的过程。 这通常通过使用目标说话人的一小部分录音数据集来调整模型的参数来完成。 目标是保留基础模型的语言和韵律功能，同时采用目标说话人独特的发声特征，例如音高、音色或说话风格。 在创建个性化语音时，自适应非常有用，无需从头开始进行大量训练数据，这在计算上会很昂贵且耗时。
一种常见的方法包括在目标说话人的数据上微调基础 TTS 模型。 例如，像 Tacotron 2 或 FastSpeech 2 这样的模型，最初在数百小时的多说话人数据上进行训练，可以进一步在目标说话人的 10-30 分钟录音上进行训练。 在微调期间，模型会调整其层（尤其是与人声特征相关的层）以与新说话人的声音对齐。 另一种方法使用说话人嵌入，其中单独的神经网络提取表示说话人身份的固定维度向量。 此嵌入与文本输入一起馈送到 TTS 模型中，从而允许系统动态控制人声特征。 Resemblyzer 或基于 GE2E（广义端到端）损失的编码器等工具通常用于生成这些嵌入。 当自适应数据有限时，混合方法（例如将微调与嵌入相结合）可以提高性能。
实际挑战包括平衡自适应质量和数据效率。 如果目标数据集太小（例如，少于 5 分钟），模型可能会过度拟合，从而产生不稳定或不自然的语音。 像分层学习率调整（例如，冻结早期层，同时调整后期层）或数据增强（例如，添加噪声或改变音高）等技术有助于缓解这种情况。 此外，说话人自适应可以集成到端到端管道中——例如，使用来自 ESPnet 或 Coqui TTS 等框架的预训练模型，并通过 PyTorch 或 TensorFlow 对其进行微调。 应用范围从个性化语音助手到有声读物叙述，其中将通用模型调整为特定声音可减少对大规模录音会话的需求。 但是，在部署此类系统时，道德考量（例如，获得语音克隆的同意）仍然至关重要。