为非英语语言构建文本转语音 (TTS) 系统面临多项挑战，主要原因在于数据稀缺、语言复杂性以及文化细微差异。这些挑战需要量身定制的解决方案，以确保语音输出听起来自然，而如果没有足够的资源或对语言独特特征的理解，这是很难实现的。
首先，数据可用性是一大障碍。高质量的 TTS 系统需要大量配对的录音语音和文本数据集。对于许多非英语语言，此类数据集要么非常有限，要么根本不存在。例如，冰岛语或斯瓦希里语等语言缺乏英语所拥有的广泛、多样化的音频文本语料库。即使存在数据集，它们也可能无法覆盖区域方言或说话风格，导致模型听起来像机器人或泛化能力差。此外，招募母语人士进行录音会话可能成本高昂且耗时，特别是对于使用人数较少的语言。如果没有足够的数据，模型可能难以处理发音、语调或稀有词汇，从而限制了其实用性。
其次，语言差异使模型设计复杂化。非英语语言通常具有英语中心模型无法处理的语音、语法或声调特征。例如，普通话依靠声调变化来区分词义——这是英语所没有的特征。TTS 系统必须准确再现这些声调，这需要专门的训练数据和声学建模。同样，阿拉伯语复杂的形态（词汇由词根辅音和元音模式构成）对文本规范化和发音预测提出了挑战。像土耳其语或芬兰语这样的黏着语，通过添加多个后缀来构成单词，需要模型处理长而依赖上下文的语音序列。这些特征要求对分词、韵律建模以及 TTS 流水线中使用的神经网络架构进行调整。
最后，计算和文化因素增加了复杂性。许多非英语语言使用者分布在高性能计算基础设施有限的地区，这需要轻量级模型以便在低资源设备上运行。此外，围绕说话风格的文化期望——例如日语中的正式与非正式称呼，或一些南亚语言中的性别特定语调模式——需要仔细处理，以避免无意中冒犯。例如，印地语的 TTS 系统可能需要根据听者的年龄或社会地位调整其输出，这在英语中通常不是问题。解决这些问题需要与母语人士和语言学家合作，以确保技术准确性和文化适宜性，这会进一步增加开发时间和成本。