文本转语音 (TTS) 和语音识别是两种不同的技术，分别处理语音交互的不同方面。TTS 将书面文本转换为口语音频，使设备能够“说”给用户听。相反，语音识别将口语翻译成文本或可操作的命令，使设备能够“听”懂并解释人类语音。虽然两者都是语音支持系统的核心组件，但它们处理的是相反的任务：TTS 生成语音输出，而语音识别处理语音输入。
TTS 系统接收文本输入（如句子或段落），并生成模仿人声的合成语音。开发人员通常使用 TTS 实现辅助功能（例如，视障用户的屏幕阅读器）、语音助手（例如，Alexa 朗读天气更新）或客户服务中的交互式语音应答 (IVR) 系统。现代 TTS 引擎，例如 Google 的 Text-to-Speech 或 Amazon Polly，使用深度学习模型来生成听起来自然的语调和节奏。例如，导航应用程序可能会使用 TTS 将街道名称转换为可听见的指示。关键的技术考虑因素包括语音质量、语言支持和延迟——这些因素决定了合成语音如何无缝地集成到应用程序中。
语音识别，也称为自动语音识别 (ASR)，处理音频输入以提取单词或命令。这项技术为 Siri 或 Google Assistant 等语音助手、转录服务（例如，Otter.ai）和语音控制的物联网设备提供支持。ASR 系统将音频分解为语音组件，将它们与语言模型匹配，并输出文本或触发操作。挑战包括处理口音、背景噪音和含糊不清的措辞。例如，构建语音控制智能家居系统的开发人员将使用 ASR 来解释诸如“关灯”之类的命令。Mozilla DeepSpeech 或云 API（例如，Azure Speech）等工具提供预训练的模型，但通常需要进行自定义以提高特定用例的准确性。
TTS 和 ASR 的技术架构差异很大。TTS 依赖于文本分析（例如，将句子拆分为音素）和波形生成（例如，使用神经声码器）。语音识别涉及信号处理（例如，用于特征提取的梅尔频率倒谱系数）和统计建模（例如，隐马尔可夫模型或基于 Transformer 的架构）。虽然 TTS 侧重于创建逼真的音频，但 ASR 优先考虑将可变语音输入准确地映射到文本。使用这些技术的开发人员必须选择合适的框架，优化延迟和资源使用，并解决特定领域的挑战，例如多语言支持或实时处理。了解这些差异有助于设计有效集成这两个组件的系统，例如聆听（ASR）并大声响应（TTS）的语音助手。