消费者应用中的文本转语音 (TTS) 技术引发了与数据收集、敏感信息意外暴露以及第三方依赖相关的重大隐私问题。 当用户与 TTS 系统交互时，他们的输入文本（可能包括个人详细信息、位置数据或机密消息）会被处理，并且通常传输到外部服务器。 如果数据没有得到适当保护，这会造成未经授权的访问、滥用或泄露的风险。 例如，使用 TTS 宣布方向的导航应用程序可能会不小心记录和传输家庭住址或工作场所位置，如果发生泄露，这些信息可能会被利用。
第二个问题涉及语音数据和生物识别标识符。 自定义 TTS 声音通常需要用户提交他们的语音录音，这些录音是受 GDPR 或 CCPA 等严格隐私法约束的生物识别数据。 即使是非自定义 TTS 输出也可以揭示用户行为的模式，例如常用短语或口音，这些模式可能被用来推断身份或偏好。 例如，大声朗读药物提醒的健康应用程序可能会通过其处理的文本暴露医疗状况。 如果存储不当，此数据可能会链接到特定用户或设备，从而实现分析或有针对性的攻击。 开发人员必须确保此类数据经过匿名化、加密或在本地处理，以尽量减少暴露。
第三，依赖第三方 TTS 服务会引入数据共享和合规性方面的风险。 许多应用程序使用基于云的 API（例如，Google Cloud Text-to-Speech），这些 API 将用户输入传输到外部服务器。 这引发了关于第三方如何处理数据保留、日志记录或模型训练等二次使用的问题。 例如，如果提供商保留数据，则将会议记录发送到 TTS 服务的笔记应用程序可能会违反公司机密协议。 开发人员应该审核第三方隐私政策，实施严格的数据共享协议，并考虑使用设备上的 TTS 解决方案（例如，Apple 的 Core ML）以减少暴露。 清晰的用户同意和关于数据流的透明度对于维持信任至关重要。