文本转语音 (TTS) 语音中的地区差异通过数据选择、语言建模以及有针对性地调整发音、语调和词汇来融入。TTS 系统通常使用包含来自特定地区的各种说话者语音数据集进行训练。例如，“英式英语”语音可能使用英国说话者的录音，捕捉独特的语音特征（如“water”的发音，英式为 /ˈwɔːtə/，美式为 /ˈwɑtər/）和韵律模式（如问句中的升调）。这些数据集会标注语言特征，使模型能够学习地区发音、词汇选择（如“lift” vs. “elevator”）甚至口语表达。生成的语音模型编码了这些模式，使其能够生成符合目标地区规范的语音。
为了系统地处理地区差异，TTS 系统通常使用针对特定方言调整的音素映射和韵律模型。音素——语言中最小的声音单位——在不同地区有不同的映射方式。例如，“dance”一词的元音在美式英语中发音为 /æ/，但在英式英语中发音为 /ɑː/。TTS 引擎使用根据地区规则调整的发音词典或字素到音素 (G2P) 模型，将文本转换为正确的音素序列。韵律模型，用于控制节奏、重音和语调，也使用地区特定数据进行校准。与美国中西部地区的语音相比，美国南部地区的英语语音可能语速较慢，语调轮廓独特。开发者可以通过添加自定义发音规则或调整声学参数（如语速）来进一步微调这些模型，以符合地区预期。
最后，地区适应通常涉及后处理或模块化设计。一些 TTS 系统允许开发者在基础模型上叠加地区特征。例如，可以通过应用专门的韵律模块或替换词汇（如用“aye”代替“yes”）来修改通用英语模型，使其具有苏格兰口音。Amazon Polly 或 Google 的 WaveNet 等工具提供 API 参数来选择地区变体（如“en-GB” vs. “en-AU”）。处理重叠方言或混合口音会带来挑战，这可能需要使用多地区数据训练的混合模型。对于像西班牙语这样在不同国家存在显著差异的语言，TTS 系统可能会为墨西哥、卡斯蒂利亚和阿根廷方言使用单独的模型。通过结合数据驱动的训练、基于规则的调整和模块化架构，开发者可以创建准确反映地区语音特征的 TTS 语音。