文本到语音 (TTS) 系统通过一个多步过程将书面文本转换为口头语言，该过程包括分析输入、生成语言特征和合成音频。从宏观上看，TTS 主要分为三个阶段：文本处理、声学建模和波形生成。每个阶段都使用专门的算法将输入转换为日益详细的表示，最终产生听起来自然的语音。现代系统通常依赖神经网络来处理这些任务，取代了旧的基于规则或拼接的方法。
第一阶段，文本处理，涉及解析和标准化输入文本。这包括展开缩写（例如，“Dr.” 转换为 “Doctor”）、将数字转换为单词（“2024” 转换为 “二零二四”），以及确定发音规则。例如，“read” 这个词的发音可能因上下文而异（“I will read” 对比 “I read yesterday”）。系统使用词性标注和字形到音素转换等技术来解决歧义。一些 TTS 引擎还通过分析句子结构和标点符号来预测韵律，即语音的节奏、重音和语调。例如，问号可能会触发句子末尾的语调上升。Google 的 Text Normalization 或像 Festival Speech Engine 这样的开源工具库处理了许多这些预处理步骤。
下一个阶段，声学建模，将语言特征映射到音频表示。通常在这里使用神经网络，例如 Tacotron 2 或 FastSpeech。这些模型接收音素（独特的发音单位）、持续时间和音高信息作为输入，并生成声谱图——声音频率随时间变化的视觉表示。例如，“cat” 中的音素 /k/ 对应于特定的高频爆发。模型从数小时的录音语音数据中学习这些关系。最后，声码器（如 WaveNet 或 Griffin-Lim）将声谱图转换为原始音频波形。此步骤重建了扬声器可以播放的时域信号。现代 TTS 流水线通常将这些组件组合成端到端系统，例如 NVIDIA 的 RAD-TTS，通过联合优化文本和音频处理来简化流程。
在实践中，开发人员可以使用 AWS Polly 等 API、Mozilla TTS 等开源框架或 PyTorch 等底层库来实现 TTS。例如，导航应用可以使用 AWS Polly 的 SynthesizeSpeech API 将“在 200 米后左转”等方向转换为语音。在底层，该 API 会规范化文本，预测音素和韵律，生成声谱图，并将其渲染为 MP3 文件。可以通过修改声学模型或声码器中的参数来处理自定义选项，例如调整语速或语音风格。虽然现代 TTS 系统在许多用例中达到了接近人类的质量，但在处理罕见词、情感语调和资源匮乏的语言方面仍存在挑战，这继续推动着该领域的研究。