多语种文本到语音 (TTS) 系统通过结合特定于语言的规则、语音表示和上下文适应来处理发音。这些系统依赖于语言知识和机器学习模型的结合，以准确地生成跨语言的声音。核心挑战是将书面文本（其拼写、语法和语音在不同语言之间有所不同）映射到符合目标语言发音规则的语音输出。例如，字母组合“ch”在英语（“chair”）中的发音与德语（“ich”）或西班牙语（“chico”）中的发音不同。为了管理这一点，多语种 TTS 系统使用特定于语言的语音词典、字素到音素 (G2P) 转换模型和上下文感知神经网络。
一个关键组成部分是使用诸如国际音标 (IPA) 或特定于语言的音素集之类的语音字母表。每种语言的发音规则都被编码到这些语音表示中，这些表示指导 TTS 系统的语音合成。例如，多语种系统可能会首先检测输入文本的语言（例如，英语、普通话或法语），然后应用相应的 G2P 模型将文本转换为音素。高级系统还可以使用在多语种数据集上训练的神经网络来直接预测音素，从而允许跨语言模式的共享学习。例如，模型可能会学习到法语的“é”和西班牙语的“é”具有相似的语音属性，从而简化合成过程。此外，语调（节奏、重音和语调）会根据特定于语言的规则进行调整——例如普通话中的声调变化或西班牙语中的音节定时——以确保自然的声音输出。
处理代码切换（在单个句子中混合语言）增加了复杂性。系统必须在语中动态切换发音规则。例如，在一个像“I love the café ambiance”这样的句子中，单词“café”（源自法语）可能需要在英语句子中采用法语风格的发音。现代 TTS 系统通过使用上下文嵌入或单词级别的语言识别来解决这个问题，从而实现无缝转换。另一种方法是在包含混合语言数据的多语种语料库上进行训练，使模型能够学习上下文相关的发音。例如，在英语和西班牙语数据上训练的系统可以在合成西班牙语语音时正确地用西班牙语口音发音“Los Angeles”，但在英语上下文中则使用英语口音。这些技术确保多语种 TTS 系统在各种语言中平衡准确性、灵活性和计算效率。