文本到语音 (TTS) 系统中的语音音色建模，是通过捕获说话者声音的独特声学特征来实现的，例如音高、共鸣和频谱特性。 这是通过分析和重现声音的细微变化（不同于所说的内容）的技术来实现的。 现代 TTS 系统通常使用在大量语音录音数据集上训练的神经网络来学习这些模式。 目标是生成合成语音，在保持自然性和清晰度的同时，保留目标说话者的个性。
一种常见的方法是使用频谱图建模与 声码器相结合。 例如，像 Tacotron 2 或 FastSpeech 这样的系统首先从文本生成梅尔频谱图，该频谱图编码了与音色相关的特征，如谐波结构和共振峰。 然后使用声码器（例如，WaveGlow 或 HiFi-GAN）将频谱图转换为原始音频，声码器在重建波形的同时保留音色细节。 为了对特定声音进行建模，这些系统通常在单说话者数据集上进行训练，或者使用带有说话者嵌入的多说话者数据集。 说话者嵌入——语音特征的向量表示——允许模型通过根据特定说话者的身份来调节合成过程，从而调整音色。 例如，在 100 个说话者上训练的模型可以通过选择相应的嵌入来生成任何这些声音的语音。
音色建模中的挑战包括避免对训练数据过度拟合以及确保推广到未见过的说话者。 像迁移学习或小样本适配这样的技术通过在新说话者的声音的小样本上微调基础模型来解决这个问题。 例如，NVIDIA 的 RAD-TTS 可以在几分钟的音频内适应新的声音。 此外，风格迁移方法通过将参考音频的特征混合到合成过程中来修改音色。 然而，捕捉诸如气声或声带嘶哑之类的细微差别仍然很困难，因为这些通常需要高质量的训练数据和波形细节的精确建模。 开发人员可以使用诸如 ESPnet 或 Coqui TTS 之类的工具来调整音色参数，或者集成自定义声码器以获得更精细的控制。