文本转语音 (TTS) 技术用于有声读物制作中，以自动将书面文本转换为语音。这使得出版商或创作者无需完全依赖人工叙述者即可生成有声读物。 TTS 系统分析文本，应用语言规则和预先训练的语音模型，并输出可以编辑或直接分发的音频文件。例如，Amazon Polly 或 Google Text-to-Speech 等平台使开发人员能够通过将书籍文本输入其 API 来以编程方式生成叙述，这些 API 返回 MP3 或 WAV 等格式的合成语音。这种方法减少了制作时间和成本，特别是对于商业需求较低的标题。
从技术角度来看，将 TTS 集成到有声读物工作流程中涉及几个步骤。开发人员通常会预处理输入文本以消除格式不一致性，将其拆分为可管理的片段（例如，章节），并应用 SSML（语音合成标记语言）等标记语言来控制发音、停顿或强调。 声音选择至关重要——TTS 服务提供多种具有不同口音、性别和风格的声音，开发人员可以根据书籍的类型或受众进行定制。 然后使用 Audacity 或 FFmpeg 等后期处理工具来调整音频速度、修剪静音或添加背景音乐。 例如，开发人员可以使用 Python 脚本通过 API 批量处理章节，然后使用开源库将输出文件合并为单个有声读物。
但是，TTS 具有限制，会影响其有声读物的适用性。 虽然现代神经 TTS 模型（如 OpenAI 的 Whisper 或 Microsoft Azure Neural Voices）产生比旧系统更自然的语调，但它们在传达细微的情感或处理复杂的对话方面仍然存在困难。 例如，一部有多个角色的悬疑小说可能需要手动调整节奏或音调来区分说话者。 开发人员通常通过将 TTS 与基于规则的系统相结合来解决这个问题——例如，使用正则表达式来识别对话标签并应用语音更改。 此外，TTS 可能会错误地发音不常见的单词或专有名词，从而需要自定义发音词典。 尽管存在这些挑战，但 TTS 仍然是扩展有声读物制作的实用解决方案，特别是对于表达性不太重要的非小说或教育内容。