在移动应用中部署文本转语音（TTS）会遇到开发者应预见的几个常见陷阱。第一个主要挑战是资源管理和性能优化。移动设备的硬件能力各不相同，尤其对于长文本或复杂文本，TTS 引擎会消耗大量的 CPU、内存和电池资源。例如，在低端设备上处理大段文本可能会导致延迟、卡顿或应用崩溃。开发者经常忽视后台处理——如果应用在最小化时继续播放 TTS，可能会耗尽电池电量或与其他音频应用冲突。为了缓解这个问题，可以使用轻量级 TTS 库，优化文本预处理（例如，将长文本分块），并实现严格的生命周期管理（例如，在应用进入后台时暂停播放）。
另一个关键问题是跨平台兼容性和集成。不同的操作系统（例如 Android vs. iOS）具有不同的原生 TTS API，其功能和限制各不相同。例如，与 Google 的 Text-to-Speech API 等第三方解决方案相比，Android 的默认 TTS 引擎可能缺少对某些语言或语音的支持，而 iOS 则依赖于 AVFoundation 框架。不同设备（例如旧版 Android）上不一致的行为可能导致意外错误或语音质量下降。开发者还必须正确处理音频焦点——未能在电话通话或通知期间暂停 TTS 可能会让用户感到沮丧。在多个设备和操作系统版本上进行测试，为不支持的功能使用备用机制，以及利用平台特定的音频会话管理（例如 iOS 中的 AVAudioSession）是必要的步骤。
最后，用户体验（UX）和定制通常会带来挑战。TTS 输出可能听起来不自然，因为语调生硬或发音错误，尤其是对于特定领域的术语（例如技术行话）。有限的语音定制选项（例如音高、语速）可能会降低对残障用户的可访问性。此外，处理依赖网络的 TTS 服务在连接不良的情况下会引入延迟或可靠性问题。例如，Amazon Polly 等基于云的 TTS API 需要稳定的互联网连接，这在离线环境中可能不可行。解决方案包括提供离线可用的 TTS 引擎（例如预加载语音数据）、提供发音覆盖选项，并允许用户调整语音参数。在真实场景（如嘈杂环境或多语言内容）下进行测试，可确保 TTS 实现满足不同的用户需求，同时不影响应用的响应速度。