文本转语音 (TTS) 系统用于生成合成音频数据，这些数据可以训练或增强其他 AI 模型，特别是需要语音或音频输入的模型。通过将文本转换为语音，TTS 使开发人员能够创建大规模、可定制的数据集，而无需完全依赖于现实世界的录音。当收集多样化、高质量的人类语音数据成本高、耗时或不切实际时，这种方法尤为有用。例如，TTS 可以模拟现有数据集中可能代表不足的稀有口音、特定音色或小众词汇。然后，合成数据被用于提高诸如语音识别器、语音助手或情感检测系统等模型的鲁棒性。
一个实际的应用是训练自动语音识别 (ASR) 模型。ASR 系统需要大量转录音频来处理语音模式、背景噪音和语言的变化。TTS 可以生成合成语音并提供准确的转录，使开发人员能够高效地扩展训练数据。例如，开发人员可以使用 Tacotron 或 WaveNet 等 TTS 引擎将医疗术语的文本语料库转换为语音音频，从而创建一个专门用于医疗领域 ASR 模型的数据集。类似地，TTS 可以通过在生成的语音上叠加背景声音（如交通、人群）来模拟嘈杂的环境，帮助模型泛化到现实世界条件。另一个例子是训练语音活动检测 (VAD) 系统，其中 TTS 生成的带有精确静音间隔的音频可以提高模型区分语音和非语音片段的能力。
虽然 TTS 生成的数据提供了可伸缩性和控制性，但它也有局限性。合成语音可能缺乏人类语音中存在的自然变化（如犹豫、情感语调），这可能导致模型在“干净”的合成数据上表现良好，但在处理现实世界输入时遇到困难。为了缓解这个问题，开发人员通常会结合使用合成数据和真实数据。例如，语音认证系统可能使用 TTS 生成数千个合成声音进行初始训练，然后使用少量人类录音进行微调以捕捉细微差别。Mozilla TTS 或 Amazon Polly 等工具提供 API 来以编程方式生成和自定义语音，允许开发人员调整音高、速度或强调等参数。通过策略性地将 TTS 生成的数据与真实样本混合，开发人员可以在弥补数据可用性差距的同时创建成本效益高、多样化的训练管道。