在嵌入式系统上部署文本转语音 (TTS) 面临硬件限制、实时处理要求以及在质量和效率之间取得平衡等挑战。嵌入式设备通常计算能力、内存和存储空间有限，这使得运行复杂的 TTS 模型变得困难。此外，开发者必须在保持可接受的语音质量的同时，针对延迟、功耗和散热限制进行优化。这些权衡需要仔细的设计选择和技术妥协。
一个主要的挑战是计算和内存限制。现代 TTS 系统，特别是基于神经网络的模型，如 Tacotron 或 WaveNet，需要大量的处理能力和 RAM。嵌入式系统，如微控制器或低成本物联网设备，可能缺乏运行这些模型所需的 CPU/GPU 能力来实时处理。例如，树莓派可能难以应对高延迟的 TTS 流水线，导致语音输出延迟。为了解决这个问题，开发者通常使用更轻量级的架构（例如 FastSpeech2）或通过量化和剪枝来减小模型大小。然而，这些优化可能会降低音频质量或限制语音的自然度，迫使开发者在性能和用户体验之间进行权衡。
存储和功耗限制使部署进一步复杂化。高质量的 TTS 模型需要大型语音数据集，这会消耗闪存——嵌入式系统中的稀缺资源。存储多种语言或多种语音可能不切实际。例如，一个 50MB 的模型可能会超出闪存只有 64MB 的设备的存储空间，需要进行积极的压缩或云卸载。功耗对于电池供电设备也至关重要：持续的 TTS 处理会迅速耗尽电池电量。占空比（仅在需要时激活组件）或使用硬件加速器（例如 DSP）等技术有所帮助，但这会增加成本和设计复杂性。平衡这些因素对于创建可行的嵌入式 TTS 解决方案至关重要。